Navigation Toolbox

계획 및 내비게이션 알고리즘을 설계, 시뮬레이션, 배포할 수 있습니다.

 

Navigation Toolbox™는 모션 계획과 내비게이션 시스템 설계를 위한 알고리즘과 분석 툴을 제공합니다. 이 툴박스에는 사용자 지정 가능한 검색과 샘플링 기반 경로 플래너가 있습니다. 멀티센서 자세 추정을 위한 센서 모델과 알고리즘도 있습니다. 보유한 데이터를 이용하여 2D 및 3D 지도 표현을 생성하거나 툴박스에 포함된 SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성) 알고리즘을 이용하여 지도를 생성할 수 있습니다. 자율주행과 로봇공학 응용 분야를 위한 참조 예제가 제공됩니다.

경로의 최적성, 원활함, 성능 벤치마크를 비교하기 위한 메트릭을 생성할 수 있습니다. SLAM Map Builder 앱을 통해 지도 생성을 대화형으로 시각화하고 디버그할 수 있습니다. 직접 하드웨어에 배포해서 알고리즘을 검사할 수 있습니다. (MATLAB Coder™ 또는 Simulink Coder™ 사용)

시작하기:

지도작성 및 위치추정

SLAM 알고리즘을 사용하여 환경 점유 지도를 만들 수 있습니다. 자세 추정을 사용하여 차량의 위치를 파악할 수 있습니다.

SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성)

자세 그래프 최적화를 사용하여 라이다 스캔으로 SLAM 알고리즘을 구현할 수 있습니다. SLAM Map Builder 앱을 사용하여 루프 폐쇄를 찾고 수정할 수 있습니다. 지도를 구축하고, 구축된 지도를 점유 그리드 형태로 내보낼 수 있습니다.

라이다 SLAM을 사용한 지도 생성.

위치추정 및 자세 추정

MCL(몬테카를로 위치추정)을 적용하여 센서 데이터와 환경 지도를 활용해 차량의 위치와 방향을 추정할 수 있습니다.

관성 센서와 GPS를 이용하여 논홀로노믹 차량과 항공기의 자세를 추정할 수 있습니다. 관성 센서와 고도계 또는 시각적 주행거리 측정을 융합하여 GPS 없이 자세를 파악할 수 있습니다.

실내 환경에서의 몬테카를로 위치추정. 

2D 및 3D 지도 표현

실제 또는 시뮬레이션된 센서 판독값을 사용하여 이진 또는 확률적 점유 그리드를 만들 수 있습니다. 조회가 빠르고 메모리 효율이 높은 자기중심 지도를 사용할 수 있습니다.

3D 점유 그리드 시각화.

모션 계획

확장 가능한 경로 플래너를 사용하고 최적 경로를 선택하며, 경로 추종을 위한 조향 명령을 계산할 수 있습니다.

경로 계획

RTT(Rapidly-Exploring Random Tree) 및 RRT* 등의 샘플링 기반 경로 플래너를 이용하여 시작 위치에서 목표 위치까지의 경로를 찾을 수 있습니다. 플래너 인터페이스를 사용자의 응용 분야의 상태공간에 맞춰 조정할 수 있습니다. Dubins 및 Reeds-Shepp 모션 프리미티브를 이용하여 원활하고 주행 가능한 경로를 만들 수 있습니다.

RRT* 알고리즘에서 나온 경로.

경로 계획의 메트릭

메트릭을 사용하여 경로의 원활함 및 장애물의 유무 여부를 검증할 수 있습니다. 수치적 비교와 시각적 비교를 사용하여 최적 경로를 선택할 수 있습니다.

경로의 장애물 유무 메트릭.

경로 추종과 제어

계획된 경로를 추종하도록 제어 알고리즘을 조정할 수 있습니다. 차량 모션 모델을 이용하여 조향과 속도 명령을 계산할 수 있습니다. 벡터장 히스토그램 등의 알고리즘을 이용하여 장애물을 피할 수 있습니다.

순수 추종 제어기를 사용한 경로 추종.

센서 모델링 및 시뮬레이션

다양한 환경 조건에서 IMU, GPS 수신기, 거리 센서의 측정값을 시뮬레이션할 수 있습니다.

센서 모델

IMU, GPS, INS 센서를 모델링할 수 있습니다. 실제 조건을 모사하기 위해 온도와 잡음 등의 파라미터들을 조정할 수 있습니다. 거리 센서를 이용하여 객체까지의 거리를 추정하고 주행거리 측정 센서를 이용하여 차량 모션을 측정할 수 있습니다.

갤러리 탐색(이미지 3개)

센서 모션 시뮬레이션

차량의 방향, 속도, 궤적, 센서 측정치를 플로팅할 수 있습니다. 실제 세계를 다니며 이동하는 센서를 모사하기 위해 궤적을 생성할 수 있습니다. 궤적을 외부 시뮬레이터나 시나리오 디자이너로 내보낼 수 있습니다.

중간점 궤적 및 속도 보간.

최신 기능

차량 모션의 센서 모델

휠 인코더 센서 판독값 시뮬레이션 및 차량 주행거리 계산

GNSS 센서 모델

gnssSensor 객체를 사용한 GNSS(범지구 위성 항법 시스템) 수신기 판독값 시뮬레이션

그리드 기반 A* 경로 계획

A* 알고리즘을 사용한 시작 위치에서 목표 위치까지의 경로 계획

궤적 최적 Frenet 개선 사항

Frenet 공간에서 최적의 궤적을 생성할 때 더 높은 제어력을 위해 개선된 유틸리티 활용

SLAM

이상값에 대해 강인한 자세 그래프 최적화 구현

관성 센서에 대한 필터 튜너

INS, IMU 및 AHRS 필터에 대한 관성 센서 융합 성능의 자동 조정

위 기능과 관련 함수에 대한 자세한 내용은 릴리스 정보를 참조하십시오.