Создайте монокулярную симуляцию датчика камеры, способную к контуру маршрута и обнаружениям автомобиля.

Выполните прямое предупреждение столкновения путем плавления данных из видения и радарных датчиков к отслеживаемым объектам перед автомобилем.

Реализуйте автомобильный адаптивный контроллер круиза, использующий сплав датчика.

Моделируйте и сгенерируйте код для автомобильного хранения маршрута, помогают диспетчеру.

Реализуйте автономное экстренное торможение с алгоритмом сплава датчика.

Создайте автоматизированную систему камердинера парковки в Simulink с Automated Driving Toolbox.

Моделируйте и сгенерируйте код для автомобильного следующего за маршрутом контроллера.

Сгенерируйте сценарий, моделируйте обнаружения датчика и используйте сплав датчика, чтобы отследить моделируемые автомобили.

Преобразуйте модель камеры подозрительного взгляда в модель крошечного отверстия и создайте соответствующую монокулярную симуляцию датчика камеры.

Создайте монокулярную симуляцию датчика камеры, способную к контуру маршрута и обнаружениям автомобиля.

Сконфигурируйте и используйте монокулярный объект камеры отобразить информацию, предоставленную в координатах автомобиля о видеодисплее.

Разработайте алгоритм для автоматизированной маркировки контуров маршрута в приложении Ground Truth Labeler.

Используйте предварительно обученный семантический алгоритм сегментации, чтобы сегментировать изображение и использовать этот алгоритм, чтобы автоматизировать разметку достоверных данных.

Используйте обнаружение автомобиля и алгоритм оценки расстояния, чтобы автоматизировать маркировку объектов и их атрибутов.

Сравните наземные данные об истине с результатами алгоритма обнаружения контура маршрута.

Оцените производительность обнаружения контура маршрута против известной наземной истины с помощью инструментов визуализации.

Обучите основанный на видении детектор автомобиля с помощью глубокого обучения.

Обнаружьте наземную плоскость и найдите соседние препятствия в 3-D данных о лазерном дальномере.

Отслеживаемые объекты, размерности которых охватывают несколько ячеек разрешения датчика.

Отследите автомобили от данных о лазерном дальномере с помощью средства отслеживания объединенной вероятностной ассоциации данных (JPDA) и подхода взаимодействующей многоуровневой модели (IMM).

Оцените положение (положение и ориентация) автомобиля при помощи инерционного модуля измерения (IMU) и монокулярной камеры.

Выполните прямое приложение предупреждения столкновения с датчиком и данными о видении, воспроизводимыми живой по протоколам TCP/IP и CAN FD.

Обнаружьте и отследите несколько автомобилей с монокулярной камерой, смонтированной в автомобиле.

Отследите пешеходов, использующих камеру, смонтированную в движущемся автомобиле.

Выполните автоматическое обнаружение и основанное на движении отслеживание перемещения объектов в видео при помощи мультиобъектного средства отслеживания.

Сгенерируйте сценарий, моделируйте обнаружения датчика и используйте сплав датчика, чтобы отследить моделируемые автомобили.

Реализуйте синтетическую симуляцию данных для отслеживания и сплава датчика в Simulink с Automated Driving Toolbox.

Сконфигурируйте и используйте видимый с большого расстояния график отобразить покрытие датчика, обнаружения и отслеживающие результаты вокруг автомобиля, оборудованного датчиком.

Сгенерируйте код С для функции MATLAB, которая обрабатывает данные, зарегистрированные от тестового автомобиля, и отслеживает объекты вокруг этого.

Автоматически сгенерируйте виртуальные ведущие сценарии от записанных данных об автомобиле.

Модель и моделирует вывод автомобильного радарного датчика для различных ведущих сценариев.

Модель и моделирует вывод автомобильного датчика видения для различных ведущих сценариев.

Смоделируйте оборудование радара, обработку сигналов и среду распространения для ведущего сценария.

Сгенерируйте наземную истину для синтетических данных о датчике и алгоритмов отслеживания с помощью функций Automated Driving Toolbox.

Создайте агента и траектории автомобиля для ведущего сценария с помощью функций Automated Driving Toolbox.

Создайте множество пересечений дорог с помощью функций Automated Driving Toolbox.

Протестируйте алгоритмы ADAS разомкнутого цикла в Simulink при помощи ведущих сценариев, сохраненных из приложения Driving Scenario Designer.

Протестируйте алгоритмы ADAS с обратной связью в Simulink при помощи ведущих сценариев, сохраненных из приложения Driving Scenario Designer.

Создайте автоматизированную систему камердинера парковки с помощью планирования пути, генерации траектории и методов управления автомобилем.

Создайте автоматизированную систему камердинера парковки в Simulink с Automated Driving Toolbox.

Сгенерируйте Код С++ для планирования пути, и автомобиль управляют Simulinkmodel и проверяют программное обеспечение использования сгенерированного кода в цикле (SIL) симуляция.

Считайте и визуализируйте настройки маршрута для записанного ведущего маршрута от HD HERE Живая Карта (HDLM) сервис. Эта визуализация может использоваться, чтобы проверить настройки маршрута, обнаруженные системой восприятия встроенного датчика, такие как монокулярная камера.

Оцените свободное пространство и создайте сетку заполнения с помощью семантической сегментации и глубокого обучения.

Управляйте держащимся углом автомобиля после запланированного пути и выполните изменение маршрута.