Fusion de capteurs et tracking pour les systèmes autonomes

Un système autonome est composé de quatre éléments fondamentaux : la détection, la perception, la planification et l’exécution. Les algorithmes de perception et de planification sont aujourd’hui au cœur des efforts de recherche et de développement des systèmes autonomes.

Dans ce livre blanc, vous découvrirez comment utiliser MATLAB^® et Simulink^® pour :

• Définir des scénarios et générer des détections à partir de capteurs radar, lidar, sonar ou caméra
• Développer des algorithmes pour la fusion de capteurs et la localisation
• Comparer des filtres d’estimation d’état, des modèles de mouvement et des trackers multi-objets
• Effectuer des analyses d’hypothèses avec différents scénarios
• Évaluer la précision de la localisation et la performance de l’affectation des déplacements par rapport à la vérité terrain
• Générer du code C pour le prototypage rapide

Lire ce livre blanc pour découvrir comment optimiser les efforts de développement des systèmes autonomes grâce à des exemples axés sur la fusion de capteurs et le tracking multi-objets.