Automated Driving Toolbox

Diseño, simulación y pruebas de sistemas de asistencia avanzada a la conducción (ADAS) y de conducción autónoma

 

Automated Driving Toolbox™ proporciona algoritmos y herramientas para diseñar, simular y probar sistemas de asistencia avanzada a la conducción (ADAS) y de conducción autónoma. Es posible diseñar y probar sistemas de percepción de visión y LiDAR, así como controladores de fusión de sensores, planificación de trayectorias y vehículos. Entre las herramientas de visualización están un diagrama y un visor de vista aérea de cobertura de los sensores, detecciones y seguimientos, así como visualizaciones para vídeo, LiDAR y mapas. La toolbox permite importar datos de HERE HD Live Map y redes de carreteras de OpenDRIVE®, así como trabajar con ellos.

Mediante la app Ground Truth Labeler, es posible automatizar el etiquetado de validación (ground-truth) para entrenar y evaluar los algoritmos de percepción. Para pruebas hardware-in-the-loop (HIL) y simulación de escritorio de percepción, fusión de sensores, planificación de trayectorias y lógica de control, puede generar y simular escenarios de conducción. Es posible simular la salida de sensores de cámara, radar y LiDAR en un entorno 3D fotorrealista, así como detecciones mediante sensores de objetos y límites de carril en un entorno de simulación 2.5D.

Automated Driving Toolbox proporciona ejemplos de aplicaciones de referencia para funcionalidades habituales de ADAS y conducción autónoma, incluidas FCW, AEB, ACC, LKA y estacionamiento. Esta toolbox soporta la generación de código C/C++ para el prototipado rápido y las pruebas HIL, y admite algoritmos de control de fusión de sensores, seguimiento, planificación de trayectorias y vehículos.

Introducción

Aplicaciones de referencia

Utilice las aplicaciones de referencia como base para desarrollar funcionalidad de conducción autónoma. Automated Driving Toolbox incluye aplicaciones de referencia para advertencia de colisión frontal (FCW), asistencia de mantenimiento de carril (LKA) y estacionamiento automático.

Simulación de escenarios de conducción

Cree escenarios de conducción, utilice modelos de sensores y genere datos sintéticos para probar algoritmos de conducción autónoma en entornos simulados.

Simulación de conducción cuboide

Genere detecciones sintéticas a partir de modelos de sensores de radar y cámara, e incorpore esas detecciones en escenarios de conducción para probar los algoritmos de conducción autónoma con un simulador basado en cuboides. Defina redes de carreteras, actores y sensores mediante la app Driving Scenario Designer. Importe pruebas de EuroNCAP y redes de carreteras de OpenDRIVE prediseñadas.

Simulación de escenarios de conducción de Unreal Engine

Desarrolle, pruebe y visualice el rendimiento de los algoritmos de conducción en un entorno de simulación 3D generado mediante Unreal Engine® de Epic Games®.

Usando un entorno de simulación 3D para registrar datos de sensores sintéticos, desarrolle un sistema de detección de señalización de carriles y pruebe ese sistema en diferentes escenarios.

Etiquetado de validación (ground-truth)

Automatice el etiquetado de validación (ground-truth) y compare la salida de un algoritmo puesto a prueba con datos de validación.

Automatización del etiquetado de validación (ground-truth)

Utilice la app Ground Truth Labeler para el etiquetado de validación interactivo y automatizado a fin de facilitar la detección de objetos, la segmentación semántica y la clasificación de escenas.

Pruebas de algoritmos de percepción

Evalúe el rendimiento de los algoritmos de percepción mediante la comparación de los datos de validación (ground-truth) con las salidas de los algoritmos.

Evaluación de la salida de detección de carriles con respecto a datos de validación (ground-truth).

Percepción con LiDAR y visión artificial

Desarrolle y pruebe algoritmos de procesamiento de visión y LiDAR para la conducción autónoma.

Diseño de sistemas de visión

Desarrolle algoritmos de visión artificial para la detección de vehículos y peatones, la detección de carriles y la clasificación.

Salida de la simulación de un sensor de cámara monocular.

Detección y seguimiento de vehículos en nubes de puntos lidar.

Fusión de sensores y seguimiento

Lleve a cabo la fusión de varios sensores mediante un marco de seguimiento de múltiples objetos con filtros Kalman.

Mapas

Acceda a datos de mapas de alta definición del servicio HERE HD Live Map y visualícelos. Muestre las ubicaciones de vehículos y objetos en visores de streaming de mapas.

Acceso a datos de HERE HD Live Map

Lea los datos de mapas del servicio web HERE HD Live Map, incluidas las capas de mapas en mosaico que contienen información detallada sobre carreteras, carriles y ubicación.

Uso de HERE HD Live Map para verificar las configuraciones de carriles.

Visualización de datos de mapas

Utilice coordenadas de streaming para mapear las posiciones de los vehículos mientras se mueven.

Visualización de datos de mapas en streaming.

Planificación de trayectorias

Planifique trayectorias de conducción con mapas de coste de vehículos y algoritmos de planificación de movimiento.

Controladores de vehículos

Utilice controladores laterales y longitudinales para seguir una trayectoria planificada.

Funcionalidades más recientes

Simulación 3D

Desarrolle, pruebe y verifique algoritmos de conducción en un entorno de simulación 3D generado mediante Unreal Engine de Epic Games.

Importación de drivingScenario

Lea de forma programática escenarios de conducción creados en la app Driving Scenario Designer y Simulink.

Exportación de Driving Scenario Designer a Simulink

Genere modelos de Simulink de sensores y escenarios de conducción.

Vista de coordenadas mundiales en visor de vista aérea

Visualice escenarios en coordenadas mundiales.

Analizador de velocidad

Genere el perfil de velocidad de una trayectoria de conducción con restricciones cinemáticas.

Consulte las notas de la versión para saber los detalles sobre estas funcionalidades y las funciones correspondientes.

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