자율주행 시스템을 위한 MATLAB 및 Simulink

자동차 엔지니어는 감지, 경로 계획 및 센서 융합과 제어를 포함한 자율주행 시스템 기능을 설계하기 위해 MATLAB® 및 Simulink® 를 사용합니다. MATLAB 및 Simulink로 할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.

  • 제공되는 컴퓨터 비전, LIDAR 및 레이더 처리, 센서퓨젼 알고리즘, 센서 모델 및 앱을 사용하여 감지 시스템을 개발합니다.
  • 완벽하게 조립된 어플리케이션 예제를 사용하여 3D 환경에서 제어 시스템과 모델 차량 동역학을 설계합니다.
  • 가상 센서 모델을 사용하여 주행 시나리오를 작성하여 시스템을 테스트하고 검증합니다.
  • 자율주행 관련 시각화를 사용합니다.
  • 차량 비용 맵과 모션 계획 알고리즘을 설계하여 주행 경로를 계획합니다.
  • ISO 26262를 준수하는 데 필요한 엔지니어링 노력을 줄입니다.
  • 코드 생성 제품을 사용하여 신속한 프로토타이핑 및 HIL 테스트를 위해 C 코드를 자동 생성합니다.

“MATLAB은 알고리즘 설계와 개선을 빠르게 할 수 있어 제가 선호하는 툴입니다. 데이터 분석, 알고리즘 개발, 알고리즘 시각화 및 시뮬레이션을 한 곳에서 수행한 다음 소프트웨어 엔지니어가 더 큰 시스템 내에서 통합할 때 신뢰할 수 있고 효율적인 C 코드를 간편하게 생성할 수 있습니다."

Liang Ma, Delphi

자율주행 시스템에 MATLAB 사용하기

감지 설계 및 테스트

MATLAB은 컴퓨터 비전, LIDAR 처리, 레이더 및 센서 융합을 위해 알고리즘과 센서 모델을 제공합니다. 포인트와 확장 물체 추적기를 포함한 추적과 Data association 기술 라이브러리를 사용하여 센서 융합을 수행합니다. IMU/GPS 센서의 측정값을 시뮬레이션하고 차량 위치와 방향을 추정하기 위한 융합과 위치 파악 알고리즘을 설계합니다.

딥러닝과 머신 러닝을 사용하여 보행자 감지, 차선 감지 및 주행 가능 경로 추정용 알고리즘을 개발합니다.

Ground truth labeling 앱을 사용하여 Ground truth 데이터를 알고리즘 출력과 비교하여 감지 시스템 성능을 테스트합니다.


제어 설계 및 테스트

AEB(자동긴급제동), LKA(차선 유지 지원), ACC(자동 순항 제어) 및 자동 주차와 같은 자율주행 기능을 위한 제어기를 개발합니다. ACC, LKA 및 장애물 회피와 같은 시나리오를 위해 사전 구축된 기능과 블록으로 자율주행 어플리케이션 전용 Model predictive controller를 설계합니다.

레이더 및 카메라 센서 모델에서 작성된 시나리오와 가상 물체 감지 신호를 사용하여 자율주행 알고리즘을 테스트합니다. 주행 시나리오 디자이너 앱을 사용하여 도로망, 액터 및 센서를 정의합니다. 사전 구축된 EURO NCAP 테스트와 OpenDRIVE® 도로망을 가져옵니다. 


고객 성공 사례

경로 계획 및 위치 파악

차량 비용 맵과 모션 계획 알고리즘을 사용하여 주행 경로를 계획합니다. ROS Toolbox™의 인터페이스를 사용하여 ROS에서 경로 계획 기술에 액세스할 수도 있습니다. IMU와 GPS 센서의 데이터를 사용하여 차량 위치와 방향을 추정합니다.


시뮬레이션 기반 테스트  

주행 시나리오 디자이너 앱을 사용하여 자율주행 알고리즘을 테스트합니다. 이 앱을 사용하면 EuroNCAP을 포함하여 시나리오를 작성하거나 사전 구축된 시나리오를 불러올 수 있습니다. 통계 레이더와 카메라 모델에서 감지를 생성하고 MATLAB 또는 Simulink에서 출력을 분석합니다.

어플리케이션 예제와 3D 환경을 사용하여 ADAS와 자율주행 기능을 위한 가상 테스트 기반을 개발합니다. 차량 모델에는 가상 카메라가 있어 시뮬레이션 중에 이미지를 다시 Simulink로 보냅니다. Simulink에서 신호를 분석하여 차선 감지 알고리즘을 테스트합니다. Unreal Engine 편집기의 장면을 커스터마이징하면 ADAS와 자율주행 기능을 완벽하게 사용하는 시나리오를 만들고 시뮬레이션할 수 있습니다.