Выберите waypoints из сцены и визуализируйте путь транспортного средства после этих waypoints в Нереальной среде симуляции Engine.

Используйте Нереальную среду симуляции Engine, чтобы записать синтетические данные о датчике и разработать и протестировать систему обнаружения маркера маршрута.

Визуализируйте движение транспортного средства в Нереальной среде симуляции Engine с помощью автоматизированной системы камердинера парковки, созданной в Simulink.

Разработайте одновременный алгоритм локализации и картографии с помощью синтетических данных о датчике лидара, зарегистрированных от Нереальной среды симуляции Engine.

Реализуйте синтетическую симуляцию данных для отслеживания и сплава датчика с помощью Simulink и Нереальной среды симуляции Engine.

Изучите основы конфигурирования и симуляции сцен, транспортных средств и датчиков в виртуальной среде, представленной с помощью Нереального Engine от Эпических Игр.

Визуализируйте глубину и данные о семантической сегментации, собранные от датчика камеры в Нереальной среде симуляции Engine.

Визуализируйте зоны охвата датчика и обнаружения, полученные из высокочастотного радара, и лоцируйте датчики в Нереальной среде симуляции Engine.

Преобразуйте модель fisheye-камеры в модель крошечного отверстия и создайте соответствующую монокулярную симуляцию датчика камеры.

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

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

Протестируйте основанный на монокуляре-камерой детектор маркера маршрута и сгенерируйте Код С++ для приложений реального времени на предварительно созданной 3D сцене из Нереального Engine® ведущая среда симуляции. Этот пример подтверждает алгоритм детектора маркера маршрута с помощью метрик и проверяет сгенерированный Код С++ при помощи программного обеспечения в симуляции цикла.

Обнаружьте и отследите несколько транспортных средств с монокулярной камерой, смонтированной в транспортном средстве.

Обучите основанный на видении детектор транспортного средства с помощью глубокого обучения.

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

Обработайте 3-D данные о датчике лидара, чтобы прогрессивно создать карту с помощью со стороны показаний инерциального измерительного блока (IMU).

Обработайте данные о лидаре, чтобы создать карту и оценить траекторию транспортного средства с помощью одновременной локализации и картографии.

Разработайте и оцените алгоритм локализации лидара с помощью синтетических данных о лидаре из Нереальной среды симуляции Engine.

Отследите транспортные средства из данных о лидаре с помощью средства отслеживания объединенной вероятностной ассоциации данных (JPDA) и подхода взаимодействующей многоуровневой модели (IMM).

Отследите транспортные средства из данных о лидаре с помощью средства отслеживания JPDA и подхода IMM в окружении Simulink.

Отслеживаемые объекты, размерности которых охватывают несколько ячеек разрешения датчика.

Отследите движущиеся объекты при помощи нескольких датчиков лидара и основанного на сетке средства отслеживания.

Плавьте дорожки от двух транспортных средств, чтобы обеспечить более всестороннюю оценку среды, чем замеченный каждым транспортным средством.

Плавьте дорожки от нескольких транспортных средств в окружении Simulink.

Отследите транспортные средства из данных о лидаре с помощью средства отслеживания объединенной вероятностной ассоциации данных (JPDA) и подхода взаимодействующей многоуровневой модели (IMM).

Отследите транспортные средства из данных о лидаре с помощью средства отслеживания JPDA и подхода IMM в окружении Simulink.

Спроектируйте и протестируйте алгоритм отслеживания нескольких-маршрутов.

Плавьте дорожки, полученные радаром, и лоцируйте измерения датчика.

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

Сгенерируйте сценарий, симулируйте обнаружения датчика и используйте сплав датчика, чтобы отследить симулированные транспортные средства.

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

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

Сгенерируйте код для алгоритма сплава уровня дорожки, где дорожки происходят из неоднородных источников с различными определениями состояния.

Обработайте 3-D данные о датчике лидара, чтобы прогрессивно создать карту с помощью со стороны показаний инерциального измерительного блока (IMU).

Обработайте данные о лидаре, чтобы создать карту и оценить траекторию транспортного средства с помощью одновременной локализации и картографии.

Разработайте и оцените алгоритм локализации лидара с помощью синтетических данных о лидаре из Нереальной среды симуляции Engine.

Разработайте визуальный алгоритм одновременной локализации и картографии (SLAM) с помощью данных изображения от Нереальной среды симуляции Engine.

Оцените положение и ориентацию транспортного средства при помощи инерциального измерительного блока (IMU) и монокулярной камеры.

Отобразите ведущий маршрут и положения транспортного средства на основной карте OpenStreetMap.

Считайте и визуализируйте настройки маршрута для записанного ведущего маршрута от HD HERE Живая Карта (HDLM) сервис.