Navigation Toolbox
Entwerfen, Simulieren und Bereitstellen von Algorithmen für Planung und Navigation
Die Navigation Toolbox™ bietet Algorithmen und Analysetools für das Design von Bewegungsplanungs- und Navigationssystemen. Die Toolbox umfasst eine anpassbare Suche und Sampling-basierte Wegplaner. Außerdem umfasst sie Sensormodelle und Algorithmen zur Schätzung von Posen mit mehreren Sensoren. Sie können 2D- und 3D-Kartendarstellungen mit Ihren eigenen Daten erstellen oder Karten mit den in der Toolbox enthaltenen SLAM-Algorithmen (Simultaneous Localization and Mapping, gleichzeitige Lokalisierung und Kartenerstellung) generieren. Es werden Referenzbeispiele für selbstfahrende Fahrzeuge und Robotik-Anwendungen bereitgestellt.
Sie können Metriken zum Vergleichen von Wegoptimierungs-, Glätte- und Leistungs-Benchmarks generieren. Mit der SLAM Map Builder-App können Sie die Kartengenerierung interaktiv visualisieren und debuggen. Sie können Ihre Algorithmen testen, indem Sie sie direkt auf Hardware bereitstellen (mit MATLAB Coder™ oder Simulink Coder™).
Erste Schritte:
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
Implementieren Sie SLAM-Algorithmen mit LiDAR-Scans mithilfe der Optimierung von Posen-Graphen. Verwenden Sie die SLAM Map Builder-App, um Schleifenschließungen zu finden und zu ändern. Erstellen und exportieren Sie die resultierende Karte als Belegungsgitter.
Kartengenerierung mit LiDAR-SLAM.
Lokalisierung und Schätzung der Pose
Nutzen Sie die Monte-Carlo-Lokalisierung (MCL), um die Position und Orientierung eines Fahrzeugs anhand von Sensordaten und einer Umgebungskarte zu schätzen.
Schätzen Sie die Pose von nichtholonomen Fahrzeugen und von Luftfahrzeugen mithilfe von Trägheitssensoren und GPS. Ermitteln Sie die Pose ohne GPS, indem Sie Trägheitssensoren mit Höhenmessern oder visueller Odometrie zusammenführen.
Monte-Carlo-Lokalisierung in einer Innenraumumgebung.
2D- und 3D-Kartendarstellungen
Erstellen Sie ein binäres oder probabilistisches Belegungsgitter mit realen oder simulierten Sensormesswerten. Verwenden Sie egozentrische Karten, die schnell abfragbar und speichereffizient sind.
3D-Visualisierung eines Belegungsgitters.
Wegplanung
Verwenden Sie Sampling-basierte Wegplaner wie RRT (Rapidly-Exploring Random Tree) und RRT*, um einen Weg vom Start- zum Zielort zu finden. Passen Sie die Planerschnittstelle an den Zustandsraum Ihrer Anwendung an. Verwenden Sie Motion Primitives nach Dubins und Reeds-Shepp, um glatte, fahrbare Wege zu erzeugen.
Weg vom RRT*-Algorithmus.
Metriken für die Wegplanung
Verwenden Sie Metriken, um Wege im Hinblick auf Glätte und Abstand von Hindernissen zu validieren. Wählen Sie mithilfe numerischer und visueller Vergleiche den besten Weg.
Metrik für den Abstand eines Wegs von Hindernissen.
Wegverfolgung und Steuerungen
Optimieren Sie Steuerungsalgorithmen, um einem geplanten Weg zu folgen. Berechnen Sie Lenk- und Geschwindigkeitsbefehle mithilfe von Fahrzeugbewegungsmodellen. Vermeiden Sie Hindernisse mit Algorithmen wie dem Vektorfeld-Histogramm.
Wegverfolgung mit Pure-Pursuit-Steuerung.
Sensormodelle
Modellieren Sie IMU-, GPS- und INS-Sensoren. Passen Sie Parameter wie Temperatur und Rauschen an, um reale Bedingungen zu simulieren. Schätzen Sie Entfernungen zu Objekten mit Bereichssensoren, und messen Sie die Fahrzeugbewegung mit Odometriesensoren.
IMU- und GPS-Modell.
Simulation von Sensorbewegungen
Stellen Sie die Orientierung, Geschwindigkeit, Bewegungsbahnen und Sensormessungen eines Fahrzeugs dar. Generieren Sie Bewegungsbahnen, um Sensoren zu emulieren, die sich durch die Umgebung bewegen. Exportieren Sie Bewegungsbahnen in externe Simulatoren oder in einen Szenario-Designer.
Interpolation von Wegpunkt-Bewegungsbahnen und Geschwindigkeiten.
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
Erstellung von 2D- und 3D-Belegungskarten mit SLAM-Algorithmus und LiDAR-Scandaten
SLAM Map Builder-App
Interaktives Ändern von Schleifenschließungen und Anpassen von Gesamtkarten unter Verwendung von SLAM-Algorithmen
Schätzung der Pose
Präzise Schätzung von Fahrzeugposen mit IMU- und GPS-Sensoren und Monte-Carlo-Lokalisierung
Anpassbare, Sampling-basierte Wegplaner
Planen eines Wegs vom Start- zum Zielort mit RRT- und RRT*-Algorithmen
Wegplanungsmetriken
Verwenden von Metriken zur Überprüfung und zum Vergleich der Ausgaben von Wegplanern
Sensormodelle
Verwenden simulierter Modelle für IMU-, GPS- und Bereichssensoren
Bewegungsbahn- und Wegpunktverfolgungs-Algorithmen
Verwenden integrierter Algorithmen, um Bewegungsbahnen und Steuerbefehle für Roboter zu generieren
Details zu diesen Merkmalen und den zugehörigen Funktionen finden Sie in den Versionshinweisen.
Haben Sie Fragen?
Kontaktieren Sie Mihir, den technischen Experten für die Navigation Toolbox
