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 Tools zum Entwerfen, Simulieren, Validieren und Bereitstellen von Systemen, die Daten von mehreren Sensoren zusammenführen, um die Situationswahrnehmung und Lokalisierung zu betreiben. 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 von realen Sensoren wie aktivem und passivem Radar, Sonar, Lidar, EO/IR, IMU und GPS zusammenführen. Um Ihre Tracking-Algorithmen weiter zu testen, können Sie die Simulationsumgebung und Sensormodelle verwenden. Die Toolbox umfasst außerdem Multi-Objekt-Tracker und Schätzfilter zur Bewertung und Validierung verschiedener Fusionsarchitekturen mithilfe von Track-Leistungsmetriken wie OSPA und GOSPA.

Zur Simulationsbeschleunigung, für Rapid Prototyping oder zur Bereitstellung unterstützt die Toolbox Codegenerierung in C/C++.

Einführung in die Sensor Fusion and Tracking Toolbox

Referenzanwendungen

Simulieren und verfolgen Sie Überwachungs-, autonome und Trägheitsnavigationssysteme.

Bild, das die Simulation eines Weltraumschrott-Verfolgungssystems mit einem Radarüberwachungsbereich und Weltraumschrottspuren veranschaulicht, die durch Linien dargestellt werden, die durch den Überwachungsbereich verlaufen und um den Globus kreisen.

Überwachungssysteme

Autonome Systeme

Pose-Diagramm, das ein Objekt im 3D-Raum zeigt, wobei einzelne Linien die X-, Y- und Z-Achsen 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 Plattformtrajektorien, Sensorabdeckungen und Objekterkennungen.

Tracking Scenario Designer (4:19)

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 eine Bibliothek mit domänenspezifischen Ziel- und Sensorspezifikationen, um einen Multiobjekt-Multisensor-Tracker zu erstellen. Alternativ können Sie Tracker verwenden, die Filter, Datenassoziation und Track-Management integrieren, und aus einer Vielzahl bekannter Multi-Target-Algorithmen wählen, beispielsweise Multi-Hypothesen und gemeinsame probabilistische Datenassoziation.

Bharat Electronics entwickelt Multi-Target-Tracker für Überwachungsradar

Dokumentation | Beispiele

Multi-Sensor-Fusion

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

Einführung in die Track-to-Track-Fusion

Beispiele

App „Tracking Data Importer“ mit Optionen zum Konvertieren von Daten, einer Tabelle mit Flugdaten (einschließlich Zeit und Position) und einer Visualisierung von Flugrouten über einem Küstengebiet.

Datenimport und -aufbereitung

Verwenden Sie die App „Tracking Data Importer“, um reale oder simulierte Tracking-Truth-Daten interaktiv zur Visualisierung und Analyse zu importieren und zu konvertieren.

Dokumentation

Flugbahn eines Flugzeugs, dargestellt als weiße Linie, die über die Erdoberfläche verläuft, mit Angabe von Höhe, Kurs, Geschwindigkeit über Grund und Steigrate sowie Radarabdeckung als blaue Ellipsen.

Visualisierung, Bewertung und Justierung

Analysieren und bewerten Sie die Leistung von Tracking-Systemen im Vergleich zur Ground Truth mithilfe einer Vielzahl von Tracking-Metriken. Visualisieren Sie 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-Code auf einen Computerchip zeigt und die Bereitstellung von Algorithmen auf der Hardware darstellt.

Bereitstellung und Hardware-Konnektivität

Bereitstellung von Algorithmen für Hardware-Ziele durch automatische Generierung von C/C++ Code aus Fusions- und Tracking-Algorithmen. Stellen Sie generierten Code auf kostengünstigen Prozessoren mit einfacher Genauigkeit und begrenztem Speicher bereit.

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

Beispiele