Conducción automatizada

 

Conducción autónoma con MATLAB y Simulink

MATLAB®, Simulink® y RoadRunner aceleran el diseño de sistemas de percepción, planificación y control de conducción autónoma, ya que permiten a los ingenieros obtener información sobre el comportamiento del mundo real, reducir las pruebas de vehículos y verificar la funcionalidad del software embebido. Con MATLAB y Simulink, puede:

  • Acceder a datos, visualizarlos y etiquetarlos
  • Simular escenarios de conducción
  • Diseñar algoritmos de planificación y control
  • Diseñar algoritmos de percepción
  • Desplegar algoritmos usando generación de código
  • Realizar integraciones y pruebas

Descubra cómo otras personas utilizan MATLAB y Simulink en la conducción autónoma

Acceso, visualización y etiquetado de datos

Puede acceder a datos de conducción registrados y en tiempo real utilizando interfaces de MATLAB para CAN y ROS. También puede visualizar y etiquetar los datos importados con las herramientas integradas. Por ejemplo, la app Ground Truth Labeler ofrece una interfaz para visualizar y etiquetar múltiples señales de manera interactiva. También puede etiquetar estas señales automáticamente y exportar los datos etiquetados a su área de trabajo.

Para acceder a datos de mapas geográficos y visualizarlos, puede utilizar HERE HD Live Maps y OpenStreetMap®.


Simulación de escenarios de conducción

Puede utilizar entornos de simulación de cuboides y de Unreal Engine® con MATLAB para desarrollar y probar algoritmos en escenarios virtuales.

En el entorno de cuboides, los actores se representan como gráficos simples y se utilizan modelos de sensores probabilísticos. Puede utilizar este entorno para sistemas de control, fusión de sensores y planificación del movimiento.

Con el entorno de Unreal Engine, puede desarrollar algoritmos para casos prácticos de percepción y de entorno cuboide. RoadRunner permite diseñar escenas para simuladores, incluidos CARLA, Vires VTD y NVIDIA Drive Sim®, así como MATLAB y Simulink. RoadRunner también soporta la exportación a formatos de archivo estándar de la industria, tales como FBX® y OpenDRIVE®.


Diseño de algoritmos de planificación y control

Con MATLAB y Simulink, puede desarrollar algoritmos de planificación y control de trayectorias. Puede diseñar sistemas de control de vehículos utilizando controladores laterales y longitudinales que permiten a los vehículos autónomos seguir una trayectoria planificada.

También puede probar algoritmos de manera sintética, utilizando modelos de sensores y de dinámica de vehículos junto con entornos de simulación 2D y 3D.


Diseño de algoritmos de percepción

Puede desarrollar algoritmos de percepción, tales como el uso de datos de cámara, de LiDAR y de radar. Los algoritmos de percepción, que incluyen detección, seguimiento y localización, se pueden utilizar para aplicaciones de frenado automático, viraje, creación de mapas y odometría. 

Puede implementar estos algoritmos como parte de aplicaciones de SAAC, tales como frenado de emergencia y viraje.

Con MATLAB, puede desarrollar algoritmos para fusión de sensores, localización y mapeo simultáneos (SLAM), creación de mapas y odometría.


Despliegue de algoritmos

Puede desplegar algoritmos de planificación, control y percepción en hardware mediante flujos de trabajo de generación de código. Los lenguajes de generación de código soportados incluyen C, C++, CUDA®, Verilog® y VHDL®.

También puede desplegar algoritmos en arquitecturas orientadas a servicios, tales como ROS y AUTOSAR.

Mediante código generado automáticamente, puede conectar sensores con otros componentes de ECU. Se ofrece soporte para varias plataformas de implementación, tales como hardware de NVIDIA, Intel®, ARM®, etc.


Integración y pruebas

Puede integrar y probar sus sistemas de percepción, planificación y control. Simulink Requirements™ permite capturar y gestionar los requisitos. También puede utilizar Simulink Test™ para ejecutar y automatizar casos de prueba en paralelo.