Automated Driving Toolbox 入門
Automated Driving Toolbox™ は、ADAS および自動運転機能の設計、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。これらの ADAS 機能には、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、バレー パーキングが含まれます。
このツールボックスは、シナリオ、センサー、車両ダイナミクスを統合して、モデルインザループ (MIL) シミュレーション、ソフトウェアインザループ (SIL) シミュレーション、およびハードウェアインザループ (HIL) シミュレーションのための ADAS アルゴリズムを検証します。直方体環境および RoadRunner 環境で、プログラムを使用してシナリオを作成およびシミュレーションできます。このツールボックスは、鳥瞰ビュー プロット、ビデオ、LiDAR、およびマップ表示などの可視化ツールを提供し、Unreal Engine® と連携します。
Test Suite for Euro NCAP® Protocols アドオンは、シナリオ、メトリクス、およびレポートを提供することにより、標準規格に基づくテストをサポートします。Scenario Builder アドオンを使用すると、カメラ、LiDAR、全地球測位システム (GPS)、慣性計測ユニット (IMU) などのセンサーによって記録されたデータに基づいて、実環境の運転条件を再現できます。
チュートリアル
- 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 workflows to create actor behaviors in MATLAB® or Simulink®, associate the behaviors with graphical actors in RoadRunner Scenario, start the scenario simulation in RoadRunner, and log simulation results for further analysis. - Visual Perception Using Monocular Camera
Construct a monocular camera sensor simulation capable of lane boundary and vehicle detections. - 深層学習車両検出器の学習
深層学習を使用して視覚ベースの車両検出器に学習させる - Multiple Object Tracking Tutorial
Perform automatic detection and motion-based tracking of moving objects in a video by using a multi-object tracker. - Design Lidar SLAM Algorithm Using Unreal Engine Simulation Environment
Develop a simultaneous localization and mapping algorithm using synthetic lidar sensor data recorded from the Unreal Engine simulation environment. - 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. - グラウンド トゥルースのラベル付け入門
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
検出と追跡
位置推定と地図作成
グラウンド トゥルースのラベル付け
自動運転について
- Automated Driving Toolbox の座標系
自動運転の座標系について説明します。
ビデオ
ドライビング シナリオ デザイナー アプリを使用したセンサー シミュレーションとバーチャル シーン設計 (パート 1)
バーチャル ドライビング シナリオを作成し、シナリオをアプリにインポートします。
ドライビング シナリオ デザイナー アプリを使用したセンサー シミュレーションとバーチャル シーン設計 (パート 2)
合成センサー検出を生成して MATLAB にエクスポートします。
Unreal Engine シミュレーション環境を使用した LiDAR ベースの SLAM の設計
SLAM を使用して LiDAR データからマップを作成。
自動運転システムのシミュレート方法: アダプティブ クルーズ コントロール
自動運転用のアダプティブ クルーズ コントロール アプリケーションをシミュレートおよびテストします。
