Automated Driving Toolbox 入門

ADAS および自動運転システムの設計、シミュレーション、およびテスト

Automated Driving Toolbox™ は、ADAS および自動運転システムの設計、シミュレーション、およびテストを行うためのアルゴリズムとツールを提供します。ビジョンと LiDAR 知覚システムに加え、センサーフュージョン、パスプランニング、および車両コントローラーを設計してテストできます。可視化ツールには、センサーカバレッジ、検出、追跡のための鳥瞰図プロットとスコープが備わっており、ビデオ、LiDAR、マップを表示します。ツールボックスで HERE HD Live Map データと ASAM OpenDRIVE^® 道路ネットワークをインポートして作業できます。

グラウンドトゥルースラベラーアプリを使用して、グラウンドトゥルースのラベル付けを自動化し、知覚アルゴリズムを学習および評価できます。知覚、センサーフュージョン、パスプランニング、および制御ロジックのハードウェアインザループ (HIL) テストとデスクトップシミュレーションのために、ドライビングシナリオを生成してシミュレートできます。フォトリアリスティックな 3D 環境でカメラ、レーダー、および LiDAR センサー出力をシミュレートして、2.5D シミュレーション環境でオブジェクトと車線境界線のセンサー検出をシミュレートできます。

Automated Driving Toolbox には、前方衝突警告、自動緊急ブレーキ、アダプティブクルーズコントロール、車線逸脱防止支援、パーキングバレーなど、一般的な ADAS および自動運転機能のリファレンスアプリケーションの例が用意されています。ツールボックスでは、センサーフュージョン、追跡、パスプランニング、車両コントローラーのアルゴリズムのサポートとともに、ラピッドプロトタイピングと HIL テスト用に C/C++ コードの生成がサポートされています。

チュートリアル

グラウンドトゥルースのラベル付け

グラウンドトゥルースのラベル付けを始める
対話的に複数の LiDAR 信号およびビデオ信号に同時にラベルを付けます。

ドライビングシナリオ設計

プログラムでのドライビングシナリオの作成
合成センサーデータおよび追跡アルゴリズム用にグラウンドトゥルースドライビングシナリオをプログラムで作成します。
Create Driving Scenario Interactively and Generate Synthetic Sensor Data
Use the Driving Scenario Designer app to create a driving scenario and generate sensor detections and point cloud data from the scenario.
Simulate Simple Driving Scenario and Sensor in Unreal Engine Environment
Learn the basics of configuring and simulating scenes, vehicles, and sensors in a virtual environment rendered using the Unreal Engine^® from Epic Games^®.
Overview of Simulating RoadRunner Scenarios with MATLAB and Simulink
This topic describes the workflow to simulate RoadRunner scenarios with MATLAB^® and Simulink^®. RoadRunner is an interactive editor that enables you to design scenarios for simulating and testing automated driving systems. Automated Driving Toolbox provides a cosimulation framework for simulating scenarios in RoadRunner with actors modeled in MATLAB and Simulink.

検出と追跡

Visual Perception Using Monocular Camera
Construct a monocular camera sensor simulation capable of lane boundary and vehicle detections.
Train a Deep Learning Vehicle Detector
Train a vision-based vehicle detector using deep learning.
Multiple Object Tracking Tutorial
Perform automatic detection and motion-based tracking of moving objects in a video by using a multi-object tracker.

位置推定と地図作成

Develop Visual SLAM Algorithm Using Unreal Engine Simulation
Develop a visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm using image data from the Unreal Engine simulation environment.