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:
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。
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。
単純追跡コントローラーを使用したパス追従。
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。
コード生成
モンテカルロ位置推定、軌道最適化 (trajectoryOptimalFrenet オブジェクト) および RRT、RRT*、および Hybrid A* などのサンプリングベースのプランナー向けに C/C++ コードを生成
IMU および AHRS の Simulink ブロック
IMU Simulink ブロックを使用して慣性計測装置をモデル化し、AHRS Simulink ブロックを使用して機器の姿勢を推定
3-D マップ向けレイ交差
レイ交差を算出し、3-D 占有マップでインポートしてエクスポート
新規タイム スコープ オブジェクト
時間領域で、実数と複素数の浮動小数点および固定小数点の信号を可視化
軌道最適化の改善
縦方向セグメント、偏差オフセット、および追加の中間点パラメーターを指定
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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お問い合わせ先 Mihir, Navigation Toolbox の技術エキスパート
