Sensor Fusion and Tracking Toolbox

Entwurf, Simulation und Test von Multisensor-Tracking- und Navigationssystemen

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Die Sensor Fusion and Tracking Toolbox umfasst Algorithmen und Tools zur Entwicklung, Simulation und Analyse von Systemen, die Daten von mehreren Sensoren zusammenführen, um das Situationsbewusstsein (SA) und die Lokalisation gewährleisten. Referenzbeispiele bieten einen Ausgangspunkt für die Entwicklung der Multi-Objekt-Verfolgung und Sensorfusion für Überwachungs- und autonome Systeme im Luft- und Weltraum, am Boden, auf Schiffen und unter Wasser.

Sie können Daten aus realen Sensoren, einschließlich aktivem und passivem Radar, Sonar, LiDAR, EO/IR, IMU und GPS/IMU-Sensoren zusammenführen. Außerdem können Sie synthetische Daten aus virtuellen Sensoren generieren, um Ihre Algorithmen in verschiedenen Szenarien zu testen. Die Toolbox umfasst das Tracking mehrerer Objekte und Schätzfilter zur Bewertung von Architekturen, die Sensorfusionen auf Raster-, Erkennungs- und Objekt- oder Tracking-Ebene miteinander verbinden. Zudem sind Metriken wie OSPA und GOSPA zur Validierung der Leistung im Vergleich zu Ground Truth-Szenen enthalten.

Für die Beschleunigung der Simulation oder zum Rapid Prototyping unterstützt die Toolbox die Generierung von C und C++ Code.

Referenzanwendungen

Simulation und Verfolgung von Trägheitsnavigationsystemen sowie autonomen und überwachenden Systemen.

Simulation eines Systems zum Tracking von Weltraumschrott mit einem Radarüberwachungsgebiet und als Linien dargestellten Spuren von Weltraumschrott, die durch das Überwachungsgebiet verlaufen und um den Erdball kreisen.

Überwachungssysteme

Autonome Systeme

Pose-Diagramm, das ein Objekt auf einer dreidimensionalen Achse zeigt, wobei einzelne Linien die X-, Y- und Z-Achse des Objekts darstellen.

Trägheitsnavigationssysteme

Produkt-Highlights

Szenario- und Sensorsimulation

Definieren Sie Szenarien mit mehreren Plattformen, weisen Sie Bewegungsprofile zu und fügen Sie zu jeder Plattform Sensormodelle hinzu. Simulieren Sie diese Szenarien und visualisieren Sie dynamisch die Trajektorien der Plattformen, die Sensorabdeckungen und die Objekterkennungen.

Tracking Scenario Designer (4:19)

Dokumentation | Beispiele

2D-Darstellung der Position eines beweglichen Ziels, das sich zunächst mit konstanter Geschwindigkeit, dann mit konstanter Drehung und schließlich mit konstanter Beschleunigung bewegt.

Schätzfilter

Verwenden Sie verschiedene Filter wie Kalman-Filter, Multimodell-Filter und Partikelfilter, um Objektzustände zu schätzen. Diese Filter wurden für bestimmte Szenarien optimiert, z. B. für lineare oder nichtlineare Bewegungsmodelle oder unvollständige Beobachtbarkeit.

Automatisches Justieren des Tracking-Filters für den Multi-Object Tracker

Dokumentation | Beispiele

Gebirgiges Gelände, in dem die Flugbahnen und Spuren eines Bodenziels und einer Drohne mithilfe farbiger Linien dargestellt werden.

Multi-Objekt-Verfolgung

Verwenden Sie Multi-Objekt-Multi-Sensor-Tracker, mit denen sich Filter, die Datenzuordnung und das Track-Management integrieren lassen. Wählen Sie aus einer Vielzahl von Trackern, darunter Einzelhypothesen, Mehrfachhypothesen, gemeinsame probabilistische Datenzuordnung, zufällige endliche Mengen oder gitterbasiertes Tracking.

Bharat Electronics entwickelt Multi-Target-Tracker für Überwachungsradar

Dokumentation | Beispiele

Multi-Sensor-Fusion

Entwickeln Sie zentralisierte oder dezentralisierte Architekturen für Multi-Objekt-Verfolgung und bewerten Sie Design-Kompromisse zwischen Track-to-Track-Fusion, Tracking auf zentraler Ebene oder hybriden Tracking-Architekturen für verschiedene Tracking-Anwendungen.

Einführung in die Track-to-Track-Fusion

Beispiele

Flugbahn eines Luftfahrzeugs, dargestellt als weiße Linie, die die Erdoberfläche durchquert, mit Angabe der Höhe, des Kurses, der Geschwindigkeit über Grund und der Steiggeschwindigkeit sowie der Radarabdeckung von 3 Radargeräten, dargestellt als blaue Ellipsen.

Visualisierung, Bewertung und Justierung

Analysieren und bewerten Sie die Leistung von Tracking-Systemen im Vergleich zu Ground Truth mit verschiedenen Tracking-Metriken. Visualisierung der Ground-Truth, Sensorabdeckungen, Detektionen und Spuren auf einer Karte oder in einer MATLAB-Grafik.

Justierung eines Multi-Objekt-Trackers

Dokumentation | Beispiele

Ein Pfeil, der vom MATLAB Programmcode auf den Chip eines STM32 Nucleo-Boards zeigt, zeigt die Implementierung von Algorithmen auf der Hardware an.

Bereitstellung und Hardware-Konnektivität

Bereitstellung von Algorithmen für Hardware-Ziele durch automatische Generierung von C/C++ Code aus Fusions- und Tracking-Algorithmen. Bereitstellung des generierten Codes auf kostengünstiger Hardware mit begrenzter Speicherzuweisung und strikter Single-Precision-Verarbeitung.

Processor-in-the-Loop-Verifikation eines JPDA-Trackers für Anwendungen in der Automobilindustrie

Beispiele