Automated Driving Toolbox
Concevoir, simuler et tester des systèmes ADAS et de conduite autonome
Automated Driving Toolbox™ propose des algorithmes et des outils pour la conception et le test de systèmes ADAS et de conduite autonome. Cette toolbox vous permet de concevoir et tester des systèmes de perception visuelle et lidar, mais aussi de fusion de capteurs, de planification de trajectoires et de contrôle des véhicules. Parmi les outils de visualisation, vous trouverez des tracés de type bird's-eye-view et autres afficheurs pour la couverture des capteurs, les détections et les parcours, ainsi que des afficheurs pour les données vidéo, lidar et cartographiques. La toolbox permet aussid'importer et utiliser des données HERE HD Live Map et des réseaux routiers OpenDRIVE®.
Grâce à l'application Ground Truth Labeler, vous pouvez automatiser l'étiquetage des données de vérité terrain pour entraîner et évaluer les algorithmes de perception. Pour la simulation Hardware-in-the-loop (HIL) et sur PC de la fusion de capteurs, de la planification de trajectoires et de la logique de contrôle, vous pouvez générer et simuler des scénarios de conduite, ainsi que des données de sortie de capteur radar et de caméra.
Automated Driving Toolbox contient des exemples d'application de référence pour les fonctionnalités ADAS et de conduite automatisée les plus répandues, telles que le système d'alerte anti-collision frontale (FCW), le système de freinage d'urgence (AEB), le radar de régulation de distance (ACC), l'alerte de franchissement involontaire de ligne (LKA) et le système de stationnement automatique. La toolbox permet de générer du code C/C++ pour un prototypage rapide et des tests HIL, et supporte les algorithmes de fusion de capteurs, de tracking, de planification de trajectoires et de contrôle du véhicule.
Applications de référence
Utilisez des applications de référence comme point de départ pour développer des systèmes de conduite automatisée. Automated Driving Toolbox contient des applications de référence pour les alertes anti-collision frontale (FCW) et de franchissement involontaire de ligne (LKA), et le stationnement automatique.
Détection des véhicules et des voies de circulation dans l'exemple de référence sur la conception d'un système de perception.
Génération de scénarios et modèles de capteur
Testez des algorithmes de conduite automatisée à l'aide de scénarios que vous créez et de données de détections synthétiques générées à partir de modèles de capteurs radar et de caméra.
Création de scénarios de conduite
Définissez des réseaux routiers, des acteurs et des capteurs à l'aide de l'application
Driving Scenario Designer. Importez des tests Euro NCAP et des réseaux routiers OpenDRIVE prédéfinis.
Modèles de capteurs
Modélisez et simulez la sortie des systèmes de vision et radar automobiles.
Modélisation d'un système de vision avec détections de véhicules et de voies de circulation.
Test d'algorithmes avec des données synthétiques
Testez et validez des algorithmes de perception, de fusion de capteurs et de contrôle dans des configurations en boucle ouverte et fermée en utilisant des données simulées à partir des scénarios de conduite et des modèles de capteurs.
Testez un système d'alerte de franchissement involontaire de ligne en utilisant des données simulées.
Étiquetage de données vérité-terrain
Automatisez l'étiquetage des données de vérité terrain et comparez la sortie d'un algorithme en cours de test avec les données de vérité terrain.
Étiquetage de données de vérité terrain
Étiquetage automatique et interactif des données de vérité terrain pour la détection d'objets, la segmentation sémantique et la classification des scènes.
Test d'algorithmes de perception
Évaluez la performances des algorithmes de perception en comparant les données vérité-terrain aux sorties des algorithmes.
Comparaison des détections des limites des voies de circulation avec les données de vérité terrain
La perception avec le computer vision et des données lidar
Développez et testez des algorithmes de perception visuelle et de traitement lidar pour la conduite automatisée.
Conception de systèmes de vision
Développez des algorithmes de computer vision pour la détection de véhicules et de piétons, la détection des voies de circulation et la classification.
Simulation d'un capteur de caméra monoculaire.
Traitement lidar
Utilisez les données lidar pour détecter des obstacles et segmenter les plans de sol.
Détection d'obstacles dans des nuages de points lidar
Fusion de capteurs et tracking
Fusionnez plusieurs capteurs en utilisant un environnement de tracking multi-objets avec des filtres de Kalman.
Cartographie
Consultez des données cartographiques haute définition à l'aide du service HERE HD Live Map, et affichez la position des véhicules et des objets dans des afficheurs de cartes en streaming.
Visualisez des topologies de voies de circulation avec HERE HD Live Map.
Planification de trajectoires
Planifiez les trajectoires de conduite à l'aide des costmaps du véhicule et des algorithmes de planification de mouvement.
Costmap du véhicule ; trajectoire planifiée pour le stationnement automatique.
Contrôleurs de véhicule
Utilisez les contrôleurs latéraux et longitudinaux pour suivre une trajectoire planifiée.
Contrôleur latéral Stanley pour l'angle de direction.
Nouveautés
Lecteur HERE HD Live Map
Lisez et visualisez des données à partir de cartes de haute-définition conçues pour les applications de conduite automatisée
Lecteur de scénarios
Lisez des scénarios de conduite dans Simulink pour tester des contrôleurs de véhicules et des algorithmes de fusion de capteurs.
Scope bird's-eye pour Simulink
Analysez la couverture des capteurs, les détections et les parcours dans votre modèle.
Scénarios de conduite prédéfinis
Testez des algorithmes de conduite en utilisant Euro NCAP et d'autres scénarios prédéfinis
Planification de trajectoires
Planifiez des trajectoires de conduite à l'aide du planificateur RRT* et d'une costmap
Reportez-vous aux notes de version pour en savoir plus sur ces fonctionnalités et les fonctions correspondantes.