Sensor Fusion and Tracking Toolbox에는 여러 센서의 데이터를 융합하여 상황 인식과 위치추정을 유지하는 시스템을 설계, 시뮬레이션 및 테스트하는 알고리즘과 툴이 있습니다. 참조 예제는 공중, 우주, 지상, 선상, 수중 시스템과 같은 감시 및 자율 시스템의 다중객체 추적 및 센서 융합 개발의 시작점을 제공합니다.
능동/수동 레이다, 소나, 라이다, EO/IR, IMU, GPS 등 실제 센서의 데이터를 융합할 수 있습니다. 또한, 가상 센서에서 합성 데이터를 생성하여 다양한 시나리오에서 알고리즘을 테스트할 수도 있습니다. 이 툴박스에는 그리드 수준, 검출 수준, 그리고 객체 또는 트랙 수준 융합을 조합하는 아키텍처를 평가할 수 있는 다중객체 추적기 및 추정 필터가 포함되어 있습니다. 또한 ground truth 장면과 비교하여 성능을 검증하는 OSPA, GOSPA 등의 메트릭도 제공합니다.
시뮬레이션 가속화 또는 신속 프로토타이핑을 위해 C 및 C++ 코드 생성을 지원합니다.
제품 하이라이트
시나리오 및 센서 시뮬레이션
멀티플랫폼 시나리오를 정의한 후에 모션 프로파일을 할당하고 센서 모델을 각 플랫폼에 연결할 수 있습니다. 이러한 시나리오를 시뮬레이션하고 플랫폼 궤적, 센서 커버리지 및 객체 검출을 동적으로 시각화할 수 있습니다.
추정 필터
칼만 필터, 다중모델 필터, 입자 필터 등의 다양한 추정 필터를 사용하여 객체 상태를 추정할 수 있습니다. 이러한 필터는 선형 또는 비선형 운동 모델이나 불완전한 가관측성 같은 특정 시나리오에 최적화되었습니다.
다중객체 추적
필터, 데이터 연결, 트랙 관리를 통합하는 다중객체 다중센서 추적기를 사용할 수 있습니다. 단일 가설, 다중 가설, 결합 확률 데이터 연결, 무작위 유한 집합 또는 그리드 기반 추적 등 다양한 추적기 중에서 선택할 수 있습니다.
시각화, 평가 및 조정
다양한 추적 메트릭으로 추적 시스템의 성능을 ground truth와 비교하여 분석하고 평가할 수 있습니다. Ground truth, 센서 커버리지, 검출, 트랙을 지도 또는 MATLAB의 Figure에서 시각화할 수 있습니다.
배포 및 하드웨어 연결
융합 및 추적 알고리즘으로부터 C/C++ 코드를 자동으로 생성하여 알고리즘을 하드웨어 타겟에 배포할 수 있습니다. 생성된 코드를 제한된 메모리 할당과 엄격한 단정밀도 처리로 저비용 하드웨어에 배포할 수 있습니다.
