Navigation Toolbox

計画および運行向けアルゴリズムを設計、シミュレーション、および展開

 

Navigation Toolbox™ は動作プランニングおよびナビゲーションのシステムを開発するアルゴリズムと解析ツールを提供します。ツールボックスにはカスタム可能な探索、およびサンプルベースのパスプランナーが含まれます。また、複数センサーでの姿勢推定向けセンサーモデルとアルゴリズムも含まれています。独自のデータを用いて 2 次元または 3 次元の地図表現を作成、またはツールボックスに付属する自己位置推定と環境地図作成 (SLAM) を用いて地図を生成することができます。自動運転とロボット工学のためのリファレンスサンプルが提供されます。

経路最適性、円滑性、および性能ベンチマークのためのメトリクスを生成することができます。SLAM マップビルダーアプリにより、地図生成を対話型で可視化してデバッグすることができます。独自のアルゴリズムをハードウェアに直接展開することで (MATLAB Coder™ または Simulink Coder™ を使用)、アルゴリズムをテストすることができます。

始める:

地図作成と位置推定

SLAM アルゴリズムを使用して環境の占有マップを作成します。姿勢推定を使用して車両の位置を推定します。

自己位置推定と環境地図作成 (SLAM)

lidar スキャンと姿勢グラフの最適化によるSLAM アルゴリズムを実装します。SLAM マップビルダーアプリを使用して、ループ閉じ込みを検索して変更します。結果の地図を占有グリッドとして構築してエクスポートします。

lidar SLAM を使用した地図生成

位置推定および姿勢推定

モンテカルロ位置推定 (MCL) を適用し、センサーのデータと環境の地図を使用して車両の位置と方向を推定します。

慣性センサーおよび GPS を使用して、非ホロノミックな航空機の姿勢を推定します。慣性センサーと高度計またはビジュアル オドメトリを融合することによって、GPS を使用せずに姿勢を決定します。

室内環境におけるモンテカルロ位置推定 

2 次元および 3 次元の地図表現

現実のまたはシミュレーションされたセンサー読み取りを使用して、バイナリまたは確率的な占有グリッドを作成します。問い合わせに対して高速でメモリー効率の良い、自己中心の地図を使用します。

3 次元占有グリッドの可視化。

動作プランニング

拡張可能なパスプランナーを使用して、最適なパスを選択し、パス追従のためのステアリングコマンドを算出します。

パスプランニング

Rapidly-Exploring Random Tree (RRT) や RRT* などのサンプルベースのパスプランナーを使用して、開始位置から終了位置までのパスを決定します。アプリケーションの状態空間にプランナーのインターフェイスを適応させます。Dubins および Reeds-Shepp の基本動作を使用して、円滑かつ走行可能なパスを作成します。

RRT* アルゴリズムから算出したパス。

パスプランニング向けメトリクス

メトリクスを使用して、パスの円滑性と障害の回避を検証します。数値比較および視覚的比較を用いて最良のパスを選択します。

パス回避メトリクス。

パスの追従と制御

制御アルゴリズムを調整して計画されたパスを追従します。車両動作モデルを使用してステアリングと速度のコマンドを算出します。ベクトル場ヒストグラムなどのアルゴリズムにより障害物を回避します。

単純追跡コントローラーを使用したパス追従。

センサーのモデリングとシミュレーション

さまざまな環境条件での IMU、GPS レシーバー、および距離センサーの測定をシミュレーションします。

センサーモデル

IMU、GPS、および INS センサーをモデル化します。温度やノイズなどのパラメーターを調整し、現実世界の条件をエミュレートします。距離センサーを使用して対象との距離を推定し、オドメトリ センサーで車両の動作を計測します。

IMU および GPS モデル。

センサー動作のシミュレーション

車両の方向、速度、軌道、およびセンサー測定をプロットします。軌道を生成して、環境内を移動するセンサーをエミュレートします。外部のシミュレーター、またはシナリオデザイナーに軌道をエクスポートします。

中間点軌道と速度補間。

新機能

自己位置推定と環境地図作成 (SLAM)

SLAM アルゴリズムと LiDAR スキャンデータで 2D と 3D の占有マップを作成

SLAM マップビルダーアプリ

SLAM アルゴリズムを使用して、対話型でループ閉鎖を更新して全体のマップを調整

姿勢推定

IMU と GPS センサー、およびモンテカルロ位置推定を使用して正確に車両姿勢を推定

カスタマイズ可能なサンプリングベースのパスプランナー

RRT と RRT* アルゴリズムを使用して開始から終了位置までのパスを計画

パス計画メトリクス

メトリクスを使用してパスプランナーの出力を確認して比較

センサーモデル

IMU、GPS、および 距離センサーのシミュレーション モデルを使用

軌跡と中間点追従アルゴリズム

組み込みアルゴリズムを使用して軌跡を生成しロボットのためのコマンドを制御

これらの機能および対応する関数の詳細については、リリースノートを参照してください。

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