Navigation Toolbox

プランニングやナビゲーションのためのアルゴリズムの設計、シミュレーション、および展開

 

Navigation Toolbox™ は、動作プランニングやナビゲーション システムを設計するためのアルゴリズムと解析ツールを提供します。このツールボックスには、カスタマイズ可能な検索やサンプリングベースのパスプランナーが含まれています。また、マルチセンサー姿勢推定用のセンサーモデルやアルゴリズムが付属しています。独自のデータを使用して 2D マップおよび 3D マップ表現を作成したり、ツールボックスに含まれている自己位置推定と環境地図作成 (SLAM) アルゴリズムを使用してマップを生成したりできます。自動運転やロボット工学向けの参照例も提供されています。

経路の最適性や円滑性、性能ベンチマークを比較するためのメトリクスを生成できます。SLAM Map Builder アプリでは、マップ生成を対話的に可視化し、デバッグできます。アルゴリズムは、ハードウェアに直接展開してテストできます (MATLAB Coder™ または Simulink Coder™ を使用)。

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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。姿勢推定により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)

姿勢グラフ最適化を使用して、Lidar スキャンで SLAM アルゴリズムを実装します。SLAM Map Builder アプリを使用して、ループ閉じ込みの検索と修正を行います。結果として得られるマップ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 を使用したマップの生成。

位置推定と姿勢推定

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

慣性センサーや 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り、GPS を使用せずに姿勢を決定します。

屋内環境におけるモンテカルロ位置推定。 

2D プおよび 3D のマップ表現

実際のセンサーまたはシミュレートされたセンサーの読み取り値を使用して、バイナリ占有グリッドまたは確率占有グリッドを作成します。クエリに対して高速で、メモリ効率に優れた自己中心型マップを使用します。

3D 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、最適な経路を選択し、経路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* などのサンプリング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経路を決定します。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 や Reeds-Shepp の基本動作を使用して、円滑で走行可能な経路を作成します。

RRT* アルゴリズムによる経路。

パスプランニングのメトリクス

メトリクスを使用して、経路の円滑性と障害物のクリアランスを検証します。数値比較および視覚的比較を行い、最良の経路を選択します。

パス クリアランス 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計算します。ベクトル場ヒストグラムなどのアルゴリズムによって、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経路追従。

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、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、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て、実際の条件をエミュレートします。距離センサーを使用してオブジェクトまでの距離を推定し、オドメトリセンサーで車両の動きを計測します。

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センサー動作のシミュレーション

車両の方向、速度、軌跡、およびセンサー測定をプロットします。軌跡を生成して、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跡をエクスポートします。

中間点の軌跡と速度の内挿。

新機能

車両動作のためのセンサーモデル

車輪のエンコーダーセンサーの読み取り値をシミュレートし、車両のオドメトリを計算

GNSS センサーモデル

gnssSensor オブジェクトを使用して、全球測位衛星システム (GNSS) の受信機の読み取り値をシミュレート

グリッドベースの A* パスプランニング

A* アルゴリズムを使用して、スタート地点からゴール地点までの経路を計画

Trajectory Optimal Frenet の機能強化

ユーティリティの改善によって、フレーネ空間で最適な軌跡を生成する際の制御性が向上

SLAM

外れ値に対するロバスト性を備えた姿勢グラフの最適化を実装

慣性センサー用チューナーのフィルタリング

INS、IMU、AHRS フィルターの慣性センサーフュージョンの性能を自動調整

これらの機能や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。