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【自动驾驶】从记录的路测数据中重建驾驶场景 - MATLAB&Simulink
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随着投入市场的自动驾驶功能级别不断升高,功能复杂度和场景数量的增加导致建模与仿真变得更加关键。 而 MATLAB®、Simulink® 和 RoadRunner可以帮助工程师深入了解真实世界的行为、减少车辆测试并验证嵌入式软件的功能,从而推进自动驾驶感知、规划和控制系统的设计,并提供代码生成、持续集成和自动化测试。 本系列视频主要聚焦以下内容: -从记录的路测数据中重建驾驶场景 使用真实驾驶场景和传感器模型进行模拟是测试自动驾驶算法的关键部分。我们将介绍如何利用用户采集的丰富车辆数据集来重现驾驶场景,用户可以将这些重建后的场景用于验证自动驾驶相关算法并在Simulink环境下进行闭环仿真测试。 -基于MATLAB的高精地图及多传感器融合定位 准确可靠的汽车定位信息是实现高阶智能驾驶功能的前提和基础,多传感器融合定位是提高定位系统精度和可靠性的有效途径。我们将介绍MATLAB中基于GNSS,IMU,视觉,激光雷达等传感器融合以及与高精地图匹配的定位方法,帮助您通过不同的组合形式快速实现不同场景下的车辆定位算法开发与验证。 -从Simulink实现基于消息的通信,并使用DDS工具箱和RTI Connext简化SOA开发 面向服务的体系结构(SOA)正在成为处理越来越复杂的自动驾驶软件的流行方法。在SOA的帮助下,实现感知、规划和控制等不同算法的计算单元,可以使用基于消息的通信服务(如ROS、DDS和AUTOSAR Adaptive)彼此交换信息。我们将介绍一个高速公路车道跟随功能的传感器融合和控制组件之间基于消息的通信建模,使用了Simulink中的Message Send和Message Receive模块实现消息接口。我们可以将这些组件生成C++代码,并借助相关工具(例如RTI Connext DDS)集成到一个实际的SOA框架,以及DDS实现SOA的优势和相关应用。这些特性能够帮助自动驾驶开发者快速集成使用Simulink设计的算法组件,或利用Simulink的车辆和场景组件开展算法的软件在环(SIL)测试
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