Sensor Fusion and Tracking Toolbox には、複数のセンサーからのデータを融合して状況認識や位置推定を維持するシステムの設計、シミュレーション、テストを行うためのアルゴリズムやツールが付属しています。参照例を元にして、監視および自律システム (航空機搭載、衛星搭載、地上設置型、艦載、水中システムなど) 向けにマルチオブジェクト追跡やセンサーフュージョン開発 を行うことができます。
アクティブ/パッシブレーダー、ソナー、LiDAR、EO/IR、IMU、GPS といった実際のセンサーのデータを融合することができます。また、仮想センサーから合成データを生成して、さまざまなシナリオでアルゴリズムをテストすることもできます。このツールボックスには、グリッドレベルおよび検出レベルと、オブジェクトレベルまたはトラックレベルの融合を組み合わせたアーキテクチャを評価するためのマルチオブジェクト トラッカーおよび推定フィルターが含まれています。また、グラウンド トゥルース シーンに対するパフォーマンスを検証するためのメトリクス (OSPA、GOSPA など) も用意されています。
このツールボックスは、シミュレーションの高速化やラピッド プロトタイピングのための、C および C++ コード生成をサポートしています。
製品ハイライト
シナリオとセンサー シミュレーション
マルチプラットフォーム シナリオを定義し、運動プロファイルを割り当て、各プラットフォームにセンサーモデルを取り付けます。これらのシナリオをシミュレーションし、プラットフォームの軌道、センサーのカバレッジ、およびオブジェクト検出を動的に可視化します。
ドキュメンテーション | 例
推定フィルター
カルマンフィルター、マルチモデル フィルター、粒子フィルターなどのさまざまな推定フィルターを使用して、オブジェクトの状態を推定します。これらのフィルターは、線形または非線形の運動モデルや不完全な可観測性など、特定のシナリオに最適化されています。
ドキュメンテーション | 例
マルチオブジェクト追跡
フィルター、データ関連付け、追跡管理を統合したマルチオブジェクト マルチセンサー トラッカーを使用します。単一仮説、複数仮説、同時確率データ結合 (JPDA)、ランダム有限集合、グリッドベース追跡など、さまざまなトラッカーから選択します。
ドキュメンテーション | 例
マルチセンサー フュージョン
集中型または分散型のマルチオブジェクト追跡アーキテクチャについて詳しく調べ、さまざまな追跡アプリケーションに関するトラック間フュージョン、データ統合型追跡、またはハイブリッド追跡アーキテクチャの間の設計トレードオフを評価します。
可視化、評価、および調整
さまざまな追跡メトリクスを使用したグラウンドトゥルースに対する追跡システムの性能を解析し、評価します。グラウンド トゥルース、センサーカバレッジ、検出、およびトラックを地図上または MATLAB Figure で可視化します。
ドキュメンテーション | 例
展開とハードウェア接続
フュージョン アルゴリズムと追跡アルゴリズムから C/C++ コードを自動生成することで、アルゴリズムをハードウェア ターゲットに展開します。メモリ割り当てに制限があり、単精度処理が厳密に行われる低コストのハードウェアに生成されたコードを展開します。
