Navigation Toolbox
Entwerfen, Simulieren und Bereitstellen von Algorithmen zur autonomen Navigation
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IMU-Sensor
Modellieren und stimmen Sie die Parameter von IMU-Sensoren ab, einschließlich der Eigenschaften von Beschleunigungssensoren, Gyroskopen und Magnetometern. Konfigurieren Sie Rauschprofile, Offsets und Drift und führen Sie eine Kalibrierung durch, um reale Einsatzbedingungen abzubilden. Visualisieren Sie Orientierung, Geschwindigkeit, Trajektorien sowie Roh- oder fusionierte Messdaten.
Posenschätzung mit mehreren Sensoren
Lokalisieren Sie Fahrzeuge mithilfe von Inertialsensoren – mit oder ohne GPS. Optimieren Sie dabei automatisch die Filter, um Fehler bei der Posenschätzung zu minimieren.
GPS/GNSS-Analyse
Integrieren Sie GPS-/GNSS-Sensormodelle in Simulationen. Importieren Sie Satellitennavigations- und Beobachtungsdaten und analysieren Sie Parameter wie Satellitensichtbarkeit und Rauschen.
Kartendarstellung
Erstellen Sie Belegungsraster in 2D und 3D. Verwenden Sie hierfür Multilayer Maps, um generische Daten, wie beispielsweise Kosten, zu speichern. Mithilfe von kapselbasierten Kollisionsobjekten lassen sich zudem Hindernisse darstellen.
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
Implementieren Sie maßgeschneiderte Multisensor-SLAM-Lösungen mithilfe von Pose-Graph- und Faktorgraph-Optimierung. Passen Sie SLAM mit interaktiven Tools individuell an und stellen Sie ROS-Knoten bereit.
Bewegungsplanung
Finden Sie mithilfe von individuell erstellbaren Sampling-basierten Planern wie RRT und RRT* oder suchbasierten Planern wie A* und Hybrid A* Wege durch diverse 2D- und 3D-Umgebungen .
Luft- und Raumfahrt
Simulieren und stellen Sie fehlerresistente Inertialnavigationssysteme bereit, die mit oder ohne GNSS-/GPS-Positionierung betrieben werden können. Optimieren Sie die Inertialsensorfusion und stellen Sie sie bereit und bewerten Sie den Einfluss von Sensorparametern und Fusionsfiltern.
Automobilindustrie
Planen und iterieren Sie das Planen von Fahrzeugbewegungen auf Basis der Umgebung mithilfe dynamischer Karten, Referenzpfade und fahrzeugspezifischer Bewegungsplaner. Fusionieren Sie Karteninformationen aus mehreren Sensoren.
Produktressourcen:
„Mithilfe von MATLAB und Simulink konzipierten wir einen Prototyp des Motion Controllers und konnten ihn innerhalb eines Monats auf der Hardware testen. Der Lokalisierungsalgorithmus wurde evaluiert und die Herausforderungen anhand von Simulationen aufgezeigt.“
