자율주행

데이터 액세스, 시각화 및 레이블 지정

CAN 및 ROS를 위한 MATLAB 인터페이스를 사용하여 실시간 및 기록된 주행 데이터에 액세스할 수 있습니다. 또한 내장된 툴을 사용하여 가져온 데이터를 시각화하고 여기에 레이블을 지정할 수도 있습니다. 예를 들어 Ground Truth Labeler 앱은 여러 신호를 대화형 방식으로 시각화하고 레이블을 지정할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. 또는 이러한 신호에 자동으로 레이블을 지정하고 레이블 지정된 데이터를 작업 공간으로 내보낼 수 있습니다.

HERE HD Live Maps 및 OpenStreetMap을 사용하여 지리 지도 데이터에 액세스하고 이를 시각화할 수 있습니다.

문서

• CAN FD 및 TCP/IP를 사용한 전방 충돌 경고
• 특수한 ROS 메시지 다루기
• 센서 커버리지, 검출 및 트랙 시각화하기
• OpenStreetMap 바탕 지도에 데이터 표시하기

주행 시나리오 시뮬레이션

입방체 및 Unreal Engine 시뮬레이션 환경을 MATLAB과 함께 사용하여 가상 시나리오에서 알고리즘을 개발하고 테스트할 수 있습니다.

입방체 환경은 행위자를 단순한 그래픽으로 표시하며 확률 센서 모델을 사용합니다. 이 환경은 제어, 센서 융합 및 모션 계획에 사용할 수 있습니다.

Unreal Engine 환경을 사용하여 인식 및 입방체 환경 사용 사례를 위한 알고리즘을 개발할 수 있습니다. RoadRunner를 사용하면 MATLAB 및 Simulink, 그리고 CARLA, Vires VTD 및 NVIDIA Drive Sim 등의 시뮬레이터에서 사용할 장면을 설계할 수 있습니다. 또한 RoadRunner는 FBX, OpenDRIVE와 같은 업계 표준 파일 형식으로의 내보내기를 지원합니다.

문서

• Driving Scenario Designer
• 기록된 차량 데이터에서의 시나리오 생성
• 자율주행을 위한 3차원 시뮬레이션
• 3차원 시뮬레이션 센서 커버리지 및 검출 시각화하기
• RoadRunner 시작하기

계획 및 제어 알고리즘 설계

MATLAB 및 Simulink를 사용하여 경로 계획 및 제어 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 자율주행 차량이 계획된 궤적을 따르도록 하는 횡방향 및 종방향 제어기를 사용하여 차량 제어 시스템을 설계할 수 있습니다.

또한 2차원 및 3차원 시뮬레이션 환경과 함께 센서 모델과 차량 동특성 모델을 사용하여 알고리즘을 종합적으로 테스트할 수도 있습니다.

문서

• 신호등 판단
• RRT 플래너와 MPC 추적 제어기를 활용한 평행 주차
• 차선 유지 보조를 위해 DQN 에이전트 훈련시키기
• 센서 융합을 사용한 자율 긴급 제동
• 고속도로 차선 변경
• 자동 주차 대행

인식 알고리즘 설계

카메라, 라이다 및 레이더의 데이터를 사용하여 인식 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 인식 알고리즘에는 검출, 추적, 위치추정이 포함되며, 이를 자동 제동, 조향, 지도 작성 및 주행거리 측정과 같은 응용 분야에 사용할 수 있습니다. 

이러한 알고리즘은 긴급 제동 및 조향과 같은 ADAS 응용 사례의 일부로 구현할 수 있습니다.

MATLAB을 사용하여 센서 융합, SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성), 지도 작성 및 주행거리 측정을 위한 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

문서

• SSD 딥러닝을 사용한 객체 검출
• 레이더 및 라이다 데이터의 트랙 수준 융합
• 추적 메트릭 개요
• 관성 센서 융합을 통한 방향 추정
• SLAM을 사용한 라이다 데이터 기반 지도 작성

알고리즘 배포

코드 생성 워크플로를 사용하여 인식, 계획 및 제어 알고리즘을 하드웨어에 배포할 수 있습니다. 지원되는 코드 생성 언어에는 C, C++, CUDA, Verilog, VHDL^®이 있습니다.

또한 ROS, AUTOSAR와 같은 서비스 지향 아키텍처에 알고리즘을 배포할 수도 있습니다.

자동으로 생성된 코드를 사용하여 센서와 다른 ECU 구성요소를 연결할 수 있습니다. NVIDIA, Intel, ARM 등의 하드웨어를 포함한 여러 배포 타겟이 지원됩니다.

문서

• Single Shot Multibox Detector를 사용한 객체 검출을 위한 코드 생성
• ARM Neon에서의 의미론적 분할 응용 사례를 위한 코드 생성
• AUTOSAR Adaptive 소프트웨어 구성요소 생성 및 구성
• MATLAB에서 ROS를 사용한 자동 주차 대행

통합 및 테스트

인식, 계획, 제어 시스템을 통합하고 테스트할 수 있습니다. Requirements Toolbox를 사용하여 요구사항을 캡처하고 관리할 수 있습니다. 또한 Simulink Test를 사용하여 테스트 케이스를 병렬로 실행하고 자동화할 수 있습니다.

문서

• 고속도로 차선 추종 테스트 자동화하기
• Simulink 모델 검증을 위한 지속적 통합