Introducción a Navigation Toolbox
Navigation Toolbox™ proporciona algoritmos y herramientas de análisis para planificación de movimiento, localización y mapeo simultáneos (SLAM) y navegación inercial. La toolbox incluye búsquedas personalizables y planificadores de rutas basados en muestreo, así como métricas para validar y comparar rutas. Puede crear representaciones de mapas 2D y 3D, generar mapas utilizando algoritmos SLAM y visualizar y depurar interactivamente la generación de mapas con la app de creación de mapas SLAM. La toolbox proporciona modelos de sensores y algoritmos para la localización. Puede simular y visualizar datos de sensores IMU, GPS y codificadores de ruedas, y ajustar filtros de fusión para la estimación de pose de múltiples sensores.
Se proporcionan ejemplos de referencia para aplicaciones de conducción autónoma, robótica y electrónica de consumo. Puede probar sus algoritmos de navegación implementándolos directamente en el hardware (con MATLAB® Coder™ o Simulink® Coder).
Tutoriales
- Rotaciones, orientación y cuaterniones
Este ejemplo revisa conceptos de rotaciones tridimensionales y cómo se utilizan los cuaterniones para describir la orientación y las rotaciones.
- Convención de orientación, posición y coordenadas
Obtenga información sobre las convenciones de la toolbox para la representación espacial y los sistemas de coordenadas.
- Introducción a la simulación de mediciones IMU
Este ejemplo muestra cómo simular mediciones de la unidad de medida inercial (IMU) utilizando
imuSensorSystem object ™. - Estimar la posición y orientación de un vehículo terrestre
Este ejemplo muestra cómo estimar la posición y orientación de vehículos terrestres fusionando datos de una unidad de medición inercial (IMU) y un receptor del sistema de posicionamiento global (GPS).
- Estimar la pose del robot con escaneo coincidente
Este ejemplo demuestra cómo hacer coincidir dos escaneos láser utilizando el algoritmo de Transformación de Distribuciones Normales (NDT) [1].
- Planifique rutas de robots móviles utilizando RRT
Este ejemplo muestra cómo utilizar el algoritmo de árbol aleatorio de exploración rápida (RRT) para planificar una ruta para un vehículo a través de un mapa conocido.
- Implementar localización y mapeo simultáneos (SLAM) con escaneos Lidar
Implemente SLAM fuera de línea utilizando un gráfico de posición y una serie de recopilación de escaneos LiDAR , y construya un mapa del entorno.
- Realice SLAM utilizando nubes de puntos Lidar 3-D
Implemente SLAM utilizando datos LiDAR 3-D, algoritmos de procesamiento de nubes de puntos y optimización de gráficos de pose.
Vídeos
Descripción general de la Navigation Toolbox
Conozca las distintas funcionalidades admitidas en Navigation Toolbox
