Navigation Toolbox

계획 및 내비게이션 알고리즘의 설계, 시뮬레이션 및 배포

 

Navigation Toolbox™는 모션 계획과 내비게이션 시스템 설계를 위한 알고리즘과 분석 툴을 제공합니다. 이 툴박스에는 사용자 지정 가능한 검색 및 샘플링 기반 경로 플래너가 있습니다. 멀티센서 포즈 추정을 위한 센서 모델과 알고리즘도 포함되어 있습니다. 보유한 데이터를 이용하여 2차원 및 3차원 맵 표현을 생성하거나 툴박스에 포함된 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘을 이용하여 맵을 생성할 수 있습니다. 자율 운전과 로봇공학 응용 분야를 위한 참조 어플리케이션이 제공됩니다.

경로 최적성, 평활도, 메트릭을 비교하기 위한 성능 벤치마크를 생성할 수 있습니다. SLAM Map Builder 앱을 이용하면 맵 생성을 대화형으로 시각화하고 디버그할 수 있습니다. MATLAB Coder™ 또는 Simulink Coder™로 직접 하드웨어에 배포하여 알고리즘을 테스트할 수 있습니다.

시작하기:

매핑 및 위치 파악

SLAM 알고리즘을 이용하여 주변 환경의 Occupancy map을 생성합니다. 자세 추정을 이용하여 차량 위치를 파악합니다.

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)

포즈 그래프 최적화를 이용하여 LIDAR 스캔이 이루어지는 SLAM 알고리즘을 구현합니다. SLAM Map Builder 앱을 이용하여 루프 폐쇄를 찾아내고 수정합니다. 맵을 구축하고, 구축된 맵을 Occupancy grid로서 내보냅니다.

LIDAR SLAM을 이용한 맵 생성

위치 파악 및 포즈 추정

MCL(Monte Carlo Localization)을 적용하여, 센서 데이터와 주변 맵을 통해 차량의 위치와 방향을 추정합니다.

관성 센서 및 GPS를 사용한 Non-holonomic 차량 및 항공기의 포즈를 추정할 수 있습니다. 고도계 또는 visual odometry를 사용한 관성 센서 융합을 통해 GPS를 사용하지 않고 포즈를 결정할 수 있습니다.

실내 환경에서 이루어지는 Monte Carlo Localization 

2차원 및 3차원 맵 표현

실제 센서값과 시뮬레이션 센서값을 이용하여 이진 또는 확률론적 Occupancy grid를 생성합니다. 쿼리가 빠르고 메모리 효율이 높은 자기중심(Egocentric) 맵을 사용할 수 있습니다.

3차원 Occupancy grid 시각화

모션 계획

확장 가능한 경로 플래너를 이용하여 최적 경로를 선택하고 경로 추종을 위한 조향 명령을 계산하십시오.

경로 계획

RRT(Rapidly-Exploring Random Tree) 및 RRT*와 같은 샘플링 기반 경로 플래너를 이용하여 시작점부터 목적지까지의 경로를 찾으십시오. 응용 프로그램의 상태 공간에 맞춰 플래너 인터페이스를 조정하십시오. Dubins 및 Reeds-Shepp 모션 프리미티브를 이용하여 매끄럽고 운전 가능한 경로를 생성하십시오.

RRT* 알고리즘에서 나온 경로

경로 계획을 위한 메트릭

메트릭을 이용하여 매끄럽고 장애물이 없는 경로인지 검증하십시오. 수치 비교 및 시각적 비교를 통해 최적 경로를 선택하십시오.

경로 장애물 메트릭

경로 추종 및 제어

제어 알고리즘을 조정하여 계획된 경로를 추종하도록 하십시오. 차량 모션 모델을 이용하여 조향 및 속도 명령을 계산하십시오. Vector Field Histogram등의 알고리즘을 이용하여 장애물을 피하십시오.

순수 추종 컨트롤러를 이용한 경로 추종

센서 모델링과 시뮬레이션

다양한 주변 조건에서 IMU, GPS 수신기, 거리 센서에서 나온 측정치를 시뮬레이션 하십시오.

센서 모델

IMU, GPS, INS 센서를 모델링하십시오. 온도나 소음 같은 파라미터를 조정하여 실제  조건을 모사하십시오. 거리 센서를 사용하여 물체까지의 거리를 추정하고 주행거리측정 센서를 이용하여 차량 모션을 측정하십시오.

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IMU 및 GPS 모델.

센서 모션 시뮬레이션

차량의 방향, 속도, 궤적, 센서 측정치를 플로팅합니다. 궤적을 생성하여 실제 세계를 거쳐 이동하는 센서를 모사합니다. 궤적을 외부 시뮬레이터 또는 Scenario desginer에게 내보냅니다.

Waypoint  궤적 및 속도 보간

최신 기능

코드 생성

Monte Carlo Localization, 최적 주행궤적 생성trajectoryOptimalFrenet 객체), RRT, RRT*, Hybrid A*와 같은 샘플링 기반 플래너를 위한 C/C++ 코드 생성

IMU 및 AHRS Simulink 블록

IMU Simulink 블록을 사용한 관성측정장치 모델링 및 AHRS Simulink 블록을 사용한 기기 방향 추정

3차원 지도를 위한 광선 교차 (Ray intersections)

광선 교차를 계산하고 3차원Occupancy map으로 가져오기 및 내보내기

새로운 Time Scope 객체

시간 영역에서 실수 및 복소수 부동소수점 및 고정소수점 신호 시각화

궤적 최적화 개선 사항

종단면, 횡방향 편차 오프셋 및 추가 waypoint 파라미터 지정

이 기능과 그에 상응하는 함수에 대한 세부 정보는 릴리스 정보를 참조하세요.