Sensor Fusion and Tracking Toolbox

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Sensor Fusion and Tracking Toolbox

다중 센서 추적 및 네비게이션 시스템 설계 및 시뮬레이션

 

Sensor Fusion and Tracking Toolbox에는 위치, 방향 및 상황 인식 유지를 위해 다중 센서로부터 데이터를 융합하는 시스템을 설계, 시뮬레이션 및 분석하는 알고리즘 및 도구가 담겨 있습니다. 참조 예는 항공, 지면 기반, 선박 및 수중 감시, 항해 및 자율 시스템의 구성 요소를 구현하기 위한 출발점을 제공합니다.

툴박스에는 실제 및 합성 데이터를 사용하여 융합 아키텍처를 평가할 수 있는 다중 객체 트래커, 센서 융합 필터, 모션 및 센서 모델 그리고 데이터 연결 알고리즘이 담겨 있습니다. Sensor Fusion and Tracking Toolbox를 사용하여 시나리오와 궤적을 불러오고 정의하고, 신호를 스트링하며, RF, 음향, EO/IR 및 GPS/IMU 센서를 포함한 능동 및 수동 센서를 위해 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 표준 벤치마크, 메트릭 및 애니메이션 플롯을 사용하여 시스템 정확도와 성능 평가도 할 수 있습니다.

시뮬레이션 가속 또는 데스크탑 프로토타입 생성을 위해 툴박스는 C 코드 생성을 지원합니다. 

궤적 및 시나리오 생성

지면 실측 중간점 기반 및 레이트 기반 궤적과 시나리오 생성. 추적 시나리오를 위한 모델 플랫폼 및 타겟.

객체 포즈 생성

다양한 참조 프레임에서 객체의 실제 위치, 속도 및 방향 정의 및 변환.

객체 포즈.

추적 시나리오 생성

항공기, 지면 차량 또는 선박과 같은 모델 플랫폼. 플랫폼은 센서를 사용할 수 있으며 신호 또는 반사 신호의 소스를 제공합니다. 플랫폼은 고정 또는 이동이 가능하며, 센서와 이미터를 사용할 수 있고, 신호를 반사하는 종횡비 의존성 특징을 포함할 수 있습니다. 

멀티플랫폼 레이더 감지 생성.

회전, 방향 및 4원수

4원수, 오일러 각, 회전 행렬 및 회전 벡터를 사용해 방향 및 회전을 나타냅니다. 바디 프레임에 대해 센서 방향을 정의합니다. 

회전, 방향 및 4원수. 

센서 모델

IMU(가속도계, 자이로스코프, 자력계), GPS 수신기, 레이더, 소나 및 다양한 환경 조건 하의 IR에서 온 측정 시뮬레이션.

관성 및 GPS 센서

IMU(관성 측정 장치), GPS(범지구 위치결정 시스템) 및 INS(관성 항법 시스템) 모델링. 실제 환경을 모방하기 위한 모델의 온도 및 잡음 속성과 같은 환경 매개 변수 조정.

IMU 및 GPS 모델.

능동 센서

타겟 감지를 생성하기 위한 레이더 및 소나 센서와 이미터 모델링. 방위각 및/또는 고도각의 기계적 및 전자적 스캔 시뮬레이션.

레이더 모드 구성 스캐닝.

수동 센서

추적 시나리오에서 사용하는 각도 전용 감지를 생성하기 위한 RWR(레이더 경고 수신기), ESM(전자전 지원 장비), 수동 소나 및 적외선 센서 모델링. 간섭을 모델링하기 위한 이미터 및 채널 속성 정의.

단일 센서를 사용한 수동 측거.

관성 센서 융합

다양한 센서 구성, 출력 요구 사항 및 모션 제약사항에 최적화된 알고리즘을 사용한 시간에 따른 방향 및 위치 추정.

방향 추정

전자 나침반(eCompass)을 시뮬레이션하기 위한 가속도계 및 자력계 판독값 융합. AHRS(자세 및 기수 참조 시스템) 필터를 사용한 가속도계, 자이로스코프 및 자력계 판독값 융합.

관성 센서 융합을 거친 방향.

포즈 추정

관성 센서 및 GPS를 사용한 논홀로노믹 기수 제약사항 유무에 따른 포즈 추정. 고도계 또는 시각적 주행거리계를 사용한 관성 센서 융합을 통해 GPS를 사용하지 않는 포즈 결정.

시각적 관성 주행거리계.

추정 필터

다양한 모션 및 측정 모델을 위한 칼만, 입자 및 멀티 모델 필터 사용.

객체 추적을 위한 필터

선형 및 비선형 모션 및 측정 모델을 위한 선형, 확장 및 무향 칼만 필터를 사용한 객체 상태 추정. 측거 전용 또는 각도 전용 측정을 사용해 추적을 포함한 비선형, 비가우스 상태 추정을 위해 가우스 합계 및 입자 필터 사용. IMM(상호작용 다중 모델) 필터를 사용한 기동 타겟의 추적 개선.

객체 추적을 위한 필터.

모션 및 측정값 모델

구면 및 수정 구면 좌표 시스템과 함께 직교 좌표계에서 일정 속도, 일정 가속도, 일정 회전 및 사용자 지정 모션 모델을 사용한 추적 필터 구성. 위치 및 속도, 측거 각도, 각도 전용 또는 사용자 지정 측정 모델 정의.

모션 모델.

다중 객체 추적

다양한 센서의 정보를 융합하는 다중 객체 트래커 생성. 추적하는 객체에 대한 단일 또는 다중 가설 유지.

추적기

추적 안으로 감지를 융합하기 위한 다중 객체 트래커로 추정 필터, 할당 알고리즘 및 추적 관리 논리 통합. 모호한 상태에서 조밀 간격 타겟 추적과 같은 복잡한 시나리오에 MHT(다중 가설 트래커) 사용.

다중 객체 트래커.

추적 할당

전역 최근접이웃(Global Nearest Neighbor, GNN) 할당 문제에 대한 최선 또는 k 최선 솔루션 찾기. S-D 할당 문제 해결. 추적에 대한 또는 추적 대 추적에 대한 감지 할당. 최근 추적 내역 또는 추적 점수에 근거한 추적 확인 및 삭제.

추적 관리 및 데이터 연결.

추적 감지 융합

융합 상태 및 상태 공분산. 수동 센서로부터 각도 감지의 삼각분할을 포함한 정적 융합 동기 감지.

분산 동기 수동 센서를 사용한 추적.

시각화 및 분석학

관성 필터 및 다중 객체 추적 시스템의 성능 분석 및 비교.

시나리오 시각화

플롯 객체 방향 및 속도, 지면 진궤적, 센서 측정 및 3차원 추적. 플롯 감지 및 추적 불확실성. 내역 추적을 사용한 추적 ID 시각화.

씨어터 플롯.

센서 및 추적 메트릭

추적 길이, 추적 분리 및 추적 ID 스왑을 포함한 추적 확정, 유지 관리 및 삭제 메트릭 생성. 평균 정규화 추정 오차 제곱(Average Normalized Estimation Error Squared, ANEES)와 함께 위치, 속도, 가속 및 요 레이트 평균 제곱근 오차(Yaw rate RMSE)를 사용한 추적 정확도 추정. 앨런 분산을 사용한 관성 센서 잡음 분석.

추적 메트릭.

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