중장비의 오프로드 자율성
R2026b건설업 응용 분야, 농업 응용 분야, 광업 응용 분야에서 오프로드 차량과 기계의 자율성
Robotics System Toolbox™ Offroad Autonomy Library를 사용하여 건설업 응용 분야, 농업 응용 분야, 광업 응용 분야에서 오프로드 차량과 중장비를 위한 자율 시스템을 개발합니다. 이 지원 패키지는 자율 알고리즘을 설계하고, 시뮬레이션하며, 테스트하기 위한 전문 툴을 제공합니다. 이 지원 패키지는 Unreal Engine®과의 통합을 바탕으로 실사 시나리오 시뮬레이션을 통해 다양한 조건에서 덤프 트럭, 백호와 같은 오프로드 차량의 성능을 테스트하고 미세 조정할 수 있습니다.
Robotics System Toolbox Offroad Autonomy Library 지원 패키지를 다운로드하려면 Robotics System Toolbox Offroad Autonomy Library 지원 패키지 설치하기 항목을 참조하십시오.
Robotics System Toolbox를 통해 Unreal Engine을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Unreal Engine 시나리오 시뮬레이션 항목을 참조하십시오.
함수
블록
장면
| 오프로드 노천 채굴 장면 | Offroad pit mining scene in Unreal Engine environment |
| 건설 현장 장면 | Construction site scene in Unreal Engine environment |
| 구릉지 포도밭 | Vineyard on rolling hills in Unreal Engine environment |
도움말 항목
오프로드 차량 라이브러리
- Offroad Vehicle Library
Predefined offroad vehicle models for simulation and autonomy workflows (R2026b 이후) - Plan and Follow Path with Offroad Vehicle
Load a vehicle from the Offroad Vehicle Library, plan a collision-free path, and follow it using an MPPI controller. (R2026b 이후)
참조 응용 사례
- Offroad Navigation for Autonomous Haul Trucks in Open Pit Mine
Series shows how to create a set of planners to enable autonomous haul trucks to navigate uneven terrain and avoid obstacles. (R2024a 이후)
- 단계 1: Create Route Planner for Offroad Navigation Using Digital Elevation Data
- 단계 2: Create Onramp and Terrain-Aware Global Planners for Offroad Navigation
- 단계 3: Navigate Global Path Through Offroad Terrain Using Local Planner
- 단계 4: Create Path Following Model Predictive Controller
- 단계 5: Model and Control Autonomous Vehicle in Offroad Scenario
경로 추종 항목
- Introduction to Model Predictive Path Integral (MPPI) Controller
Path planning using Model Predictive Path Integral (MPPI) with adaptable vehicle models. (R2026a 이후)
지원 패키지 설정
- Robotics System Toolbox Offroad Autonomy Library 지원 패키지 설치하기
오프로드 중장비용 알고리즘을 설계하고, 시뮬레이션하며, 검증하기 위한 애드온을 사용합니다.



















