Navigation Toolbox には、モーション プランニングや SLAM (自己位置推定と環境地図作成) のほか、慣性航法向けのアルゴリズムや解析ツールが用意されています。このツールボックスには、カスタマイズ可能な検索およびサンプリングベースのパスプランナーと、経路の検証や比較を行うためのメトリクスが付属しています。SLAM マップ ビルダー アプリを使用して、2D および 3D のマップ表現の作成、SLAM アルゴリズムを使用したマップの生成、マップ生成の対話的な可視化やデバッグを行うことができます。また、このツールボックスには位置推定のためのセンサーモデルとアルゴリズムも付属しています。IMU、GPS、車輪エンコーダーのセンサーデータのシミュレーションおよび可視化や、マルチセンサーによる姿勢推定のためのフュージョン フィルターの調整を行うことができます。
自動運転やロボティクス、コンシューマー エレクトロニクス分野向けの参照例も提供されています。航法アルゴリズムは、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)。
マップ表現
2D および 3D の占有グリッドを作成します。コストなどの一般的なデータを格納するには、多層マップを使用します。障害物を表現するには、カプセルベースの衝突オブジェクトを使用します。
ドキュメンテーション | 例
自己位置推定と環境地図作成 (SLAM)
ロバストな姿勢グラフの最適化によって、カスタマイズしたマルチセンサー SLAM ソリューションを実装します。対話型ツールを使用して、ループ閉じ込みの見直しと修正を行います。
ドキュメンテーション | 例
パスプランニング
カスタマイズ可能なサンプリングベースのプランナー (RRT、RRT* など) や、検索ベースのプランナー (A*、Hybrid A* など) を使用して、多様な環境から経路を検索します。
ドキュメンテーション | 例
センサーモデリング
IMU、GPS、GNSS、車輪エンコーダー、レンジファインダーなど、各種センサーのモデル化とパラメーター調整を行います。センサーの向き、速度、軌跡、測定値を可視化します。
ドキュメンテーション | 例
マルチセンサーによる姿勢推定
GPS の有無にかかわらず、慣性センサーを使用して地上車両や航空機の位置を推定します。姿勢推定誤差が最小値になるように、フィルターを自動調整します。
ドキュメンテーション | 例
動的な環境でのナビゲーション
移動する障害物を避けながら、グローバルな経路の周りのローカル軌道を計画します。制御アルゴリズムを使用して、計画した経路や軌道に追従します。
製品リソース:
「MATLAB と Simulink を活用することで 1 か月程度でモーション コントロールの実機検証を行うことができました。自律化のための自己位置推定ではシミュレーションを活用することで課題が明確になりました。」
