Обнаружьте объекты и маршруты от визуальных измерений
Automated Driving Toolbox / Управление Сценарием и Моделирование Датчика
Блок Vision Detection Generator генерирует обнаружения от измерений камеры, проведенных датчиком видения, смонтированным на автомобиле, оборудованном датчиком.
Блок выводит обнаружения из симулированных положений агента и генерирует эти обнаружения, с промежутками равняются интервалу обновления датчика. По умолчанию на обнаружения ссылаются к системе координат автомобиля, оборудованного датчиком. Блок может симулировать действительные обнаружения с добавленным случайным шумом и также сгенерировать ложные положительные обнаружения. Статистическая модель генерирует шум измерения, истинные обнаружения и ложные положительные стороны. Чтобы управлять случайными числами, которые генерирует статистическая модель, используйте настройки генератора случайных чисел на вкладке Measurements блока.
Можно использовать Vision Detection Generator, чтобы создать вход с блоком Multi-Object Tracker. При создании сценариев и моделей датчика с помощью приложения Driving Scenario Designer, выводятся датчики камеры, экспортируемые в Simulink®, когда Vision Detection Generator блокируется.
Actors — Положения агента сценарияАгент сценария позирует в координатах автомобиля, оборудованного датчиком в виде шины Simulink, содержащей структуру MATLAB.
Структура должна содержать эти поля.
| Поле | Описание | Ввод |
|---|---|---|
NumActors | Количество агентов | Неотрицательное целое число |
Time | Текущее время симуляции | Скаляр с действительным знаком |
Actors | Положения агента | NumActors- массив длины агента излагает структуры |
Каждая структура положения агента в Actors должен иметь эти поля.
| Поле | Описание |
|---|---|
ActorID | Заданный сценарием идентификатор агента в виде положительного целого числа. |
Position | Положение агента в виде вектора с действительным знаком из формы [x, y, z]. Модули исчисляются в метрах. |
Velocity | Скорость (v) агента в x - y - и z - направление в виде вектора с действительным знаком из формы [v x, v y, v z]. Модули исчисляются в метрах в секунду. |
Roll | Угол вращения агента в виде скаляра с действительным знаком. Модули в градусах. |
Pitch | Передайте угол агента в виде скаляра с действительным знаком. Модули в градусах. |
Yaw | Угол отклонения от курса агента в виде скаляра с действительным знаком. Модули в градусах. |
AngularVelocity | Скорость вращения (ω) агента в x - y - и z - направление в виде вектора с действительным знаком из формы [ω x, ω y, ω z]. Модули в градусах в секунду. |
Чтобы включить этот входной порт, установите параметр Types of detections generated by sensor на Objects only, Lanes with occlusion, или Lanes and objects.
Lane Boundaries — Контуры маршрутаКонтуры маршрута в автомобиле, оборудованном датчиком координируют в виде шины Simulink, содержащей структуру MATLAB.
Структура должна содержать эти поля.
| Поле | Описание | Ввод |
|---|---|---|
NumLaneBoundaries | Количество контуров маршрута | Неотрицательное целое число |
Time | Текущее время симуляции | Действительный скаляр |
LaneBoundaries | Контуры маршрута | NumLaneBoundaries- массив длины граничных структур маршрута |
Каждая граничная структура маршрута в LaneBoundaries должен иметь эти поля.
| Поле | Описание |
| Контур маршрута координирует в виде N с действительным знаком-by-3 матрицу, где N является количеством координат контура маршрута. Координаты контура маршрута задают положение точек на контуре на заданных продольных расстояниях далеко от автомобиля, оборудованного датчиком вдоль центра дороги.
Эта матрица также включает граничные координаты в нулевое расстояние от автомобиля, оборудованного датчиком. Эти координаты налево и право на источник автомобиля, оборудованного датчиком, который расположен под центром задней оси. Модули исчисляются в метрах. |
| Искривление контура маршрута для каждой строки Coordinates матрица в виде N с действительным знаком-by-1 вектор. N является количеством координат контура маршрута. Модули исчисляются в радианах на метр. |
| Производная искривления контура маршрута для каждой строки Coordinates матрица в виде N с действительным знаком-by-1 вектор. N является количеством координат контура маршрута. Модули исчисляются в радианах на квадратный метр. |
| Начальный угол рыскания контура маршрута в виде действительного скаляра. Угол рыскания контура маршрута относительно заголовка автомобиля, оборудованного датчиком. Модули в градусах. |
| Расстояние от контура маршрута от положения автомобиля, оборудованного датчиком в виде действительного скаляра. Смещение к контуру маршрута слева от автомобиля, оборудованного датчиком положительно. Смещение справа от автомобиля, оборудованного датчиком отрицательно. Модули исчисляются в метрах. |
| Тип контура маршрута, отмечающего в виде одного из этих значений:
|
| Сила насыщения контура маршрута, отмечающего в виде действительного скаляра от 0 до 1. Значение |
| Ширина контура маршрута в виде положительного действительного скаляра. В маркере маршрута двойной линии та же ширина используется для обеих линий и для пробела между линиями. Модули исчисляются в метрах. |
| Длина тире в пунктирных линиях в виде положительного действительного скаляра. В маркере маршрута двойной линии та же длина используется для обеих линий. |
| Продолжительность пробела между тире в пунктирных линиях в виде положительного действительного скаляра. В пунктирном маркере маршрута двойной линии то же пространство используется для обеих линий. |
Чтобы включить этот входной порт, установите параметр Types of detections generated by sensor на Lanes only, Lanes only, Lanes with occlusion, или Lanes and objects.
Object Detections — Обнаружения объектовОбнаружения объектов, возвращенные как шина Simulink, содержащая структуру MATLAB. Для получения дополнительной информации о шинах, смотрите, Создают Невиртуальные Шины (Simulink).
Можно передать обнаружения объектов от этих датчиков и других датчиков к средству отслеживания, таких как блок Multi-Object Tracker, и сгенерировать дорожки.
Структура обнаружений имеет эту форму:
| Поле | Описание | Ввод |
|---|---|---|
NumDetections | Количество обнаружений | Целое число |
IsValidTime | Ложь, когда обновления время от времени требуют, которые являются между интервалами вызова блока | Булевская переменная |
Detections | Обнаружения объектов | Массив структур обнаружения объектов длины установлен параметром Maximum number of reported detections. Только NumDetections из этих обнаружений фактические обнаружения. |
Структура обнаружения объектов содержит эти свойства.
| Свойство | Определение |
|---|---|
Time | Время измерения |
Measurement | Объектные измерения |
MeasurementNoise | Ковариационная матрица шума измерения |
SensorIndex | Уникальный идентификатор датчика |
ObjectClassID | Предметная классификация |
ObjectAttributes | Дополнительная информация передала средству отслеживания |
MeasurementParameters | Параметры используются функциями инициализации нелинейного Кальмана, отслеживающего фильтры |
Measurement поле сообщает о положении и скорости измерения в системе координат, заданной Coordinate system used to report detections. Это поле является вектор-столбцом с действительным знаком формы [x; y; z; vx; vy; vz]. Модули исчисляются в метрах в секунду.
MeasurementNoise поле 6 6 матрица, которая сообщает о ковариации шума измерения для каждой координаты в Measurement поле .
MeasurementParameters поле является структурой с этими полями.
| Параметр | Определение |
|---|---|
Frame | Перечислимый тип, указывающий на систему координат раньше, сообщал об измерениях. Блок Vision Detection Generator сообщает об обнаружениях в любом эго и Декартовых координатах датчика, которые являются оба системами координат прямоугольной координаты. Поэтому для этого блока, Frame всегда устанавливается в 'rectangular'. |
OriginPosition | 3-D векторное смещение источника датчика от источника автомобиля, оборудованного датчиком. Вектор выведен из Sensor's (x,y) position (m) и параметров Sensor's height (m) блока. |
Orientation | Ориентация системы координат датчика видения относительно системы координат автомобиля, оборудованного датчиком. Ориентация выведена из Yaw angle of sensor mounted on ego vehicle (deg), Pitch angle of sensor mounted on ego vehicle (deg) и параметров Roll angle of sensor mounted on ego vehicle (deg) блока. |
HasVelocity | Указывает, содержат ли измерения скорость. |
ObjectAttributes свойство каждого обнаружения является структурой с этими полями.
| Поле | Определение |
|---|---|
TargetIndex | Идентификатор агента, ActorID, это сгенерировало обнаружение. Для ложных предупреждений это значение отрицательно. |
Чтобы включить этот выходной порт, установите параметр Types of detections generated by sensor на Objects only, Lanes with occlusion, или Lanes and objects.
Lane Detections — Обнаружения контура маршрутаОбнаружения контура маршрута, возвращенные как шина Simulink, содержащая структуру MATLAB. Структура имела эти поля:
| Поле | Описание | Ввод |
|---|---|---|
Time | Время обнаружения маршрута | Действительный скаляр |
IsValidTime | Ложь, когда обновления время от времени требуют, которые являются между интервалами вызова блока | Булевская переменная |
SensorIndex | Уникальный идентификатор датчика | Положительное целое число |
NumLaneBoundaries | Количество обнаружений контура маршрута | Неотрицательное целое число |
LaneBoundaries | Обнаружения контура маршрута | Массив clothoidLaneBoundary объекты |
Чтобы включить этот выходной порт, установите параметр Types of detections generated by sensor на Lanes only, Lanes with occlusion, или Lanes and objects.
Unique identifier of sensor — Уникальный идентификатор датчикаУникальный идентификатор датчика в виде положительного целого числа. Идентификатор датчика отличает обнаружения, которые прибывают из различных датчиков в системе мультидатчика. Если модель содержит несколько блоков датчика с тем же идентификатором датчика, Bird's-Eye Scope отображает ошибку.
Пример 5
Types of detections generated by sensor — Выберите типы обнаруженийObjects only (значение по умолчанию) | Lanes only | Lanes with occlusion | Lanes and objectsТипы обнаружений сгенерированы датчиком в виде Objects only, Lanes only, Lanes with occlusion, или Lanes and objects.
Когда установлено в Objects only, никакая дорожная информация не используется, чтобы закрыть агентов.
Когда установлено в Lanes only, никакая информация об агенте не используется, чтобы обнаружить маршруты.
Когда установлено в Lanes with occlusion, агенты в поле зрения камеры могут повредить способность к датчику обнаружить маршруты.
Когда установлено в Lanes and objects, датчик генерирует объект оба обнаружения объектов и закрытые обнаружения маршрута.
Required interval between sensor updates (s) — Необходимый временной интервалНеобходимый временной интервал между датчиком обновляется в виде положительного действительного скаляра. Значение этого параметра должно быть целочисленным кратным интервал данных о входном порте Actors. Обновления, которые требуют от датчика между интервалами обновления, не содержат обнаружений. Модули находятся в секундах.
Required interval between lane detections updates (s) — Временной интервал между обновлениями обнаружения маршрутаНеобходимый временной интервал между обнаружением маршрута обновляется в виде положительного действительного скаляра. Генератор обнаружения видения называется в интервалах постоянного времени. Детектор видения генерирует новые обнаружения маршрута, с промежутками заданные этим параметром, который должен быть целочисленным кратным интервал времени симуляции. Обновления, которые требуют от датчика между интервалами обновления, не содержат обнаружений маршрута. Модули находятся в секундах.
Sensor's (x,y) position (m) — Местоположение центра датчика виденияМестоположение датчика видения сосредотачивается в виде вектора 1 на 2 с действительным знаком. Sensor's (x,y) position (m) и параметры Sensor's height (m) задают координаты датчика видения относительно системы координат автомобиля, оборудованного датчиком. Значение по умолчанию соответствует датчику видения по ходу движения, смонтированному к инструментальной панели седана. Модули исчисляются в метрах.
Sensor's height (m) — Высота датчика видения над землей плоскостьВысота датчика видения над землей плоскость в виде положительного действительного скаляра. Высота задана относительно наземной плоскости транспортного средства. Sensor's (x,y) position (m) и параметры Sensor's height (m) задают координаты датчика видения относительно системы координат автомобиля, оборудованного датчиком. Значение по умолчанию соответствует датчику видения по ходу движения, смонтировал инструментальную панель седана. Модули исчисляются в метрах.
Пример: 0.25
Yaw angle of sensor mounted on ego vehicle (deg) — Угол отклонения от курса датчикаУгол отклонения от курса датчика видения в виде действительного скаляра. Угол отклонения от курса является углом между центральной линией автомобиля, оборудованного датчиком и оптической осью камеры. Положительный угол отклонения от курса соответствует по часовой стрелке вращение при взгляде в положительном направлении z - ось системы координат автомобиля, оборудованного датчиком. Модули в градусах.
Пример: -4.0
Pitch angle of sensor mounted on ego vehicle (deg) — Передайте угол датчикаПередайте угол датчика в виде действительного скаляра. Угол подачи является углом между оптической осью камеры и плоскостью x-y системы координат автомобиля, оборудованного датчиком. Положительный угол подачи соответствует по часовой стрелке вращение при взгляде в положительном направлении y - ось системы координат автомобиля, оборудованного датчиком. Модули в градусах.
Пример: 3.0
Roll angle of sensor mounted on ego vehicle (deg) — Угол вращения датчикаУгол вращения датчика видения в виде действительного скаляра. Угол вращения является углом вращения оптической оси камеры вокруг x - ось системы координат автомобиля, оборудованного датчиком. Положительный угол вращения соответствует по часовой стрелке вращение при взгляде в положительном направлении x - ось системы координат. Модули в градусах.
Source of object bus name — Источник объектного имени шиныAuto (значение по умолчанию) | PropertyИсточник объектной шины называет в виде Auto или Property. Если вы выбираете Auto, блок автоматически создает имя шины. Если вы выбираете Property, задайте имя шины с помощью параметра Specify an object bus name.
Пример: Property
Source of output lane bus name — Источник маршрута соединяет шиной имяAuto (значение по умолчанию) | PropertyИсточник выходного маршрута соединяет шиной имя в виде Auto или Property. Если вы выбираете Auto, блок автоматически создаст имя шины. Если вы выбираете Property, задайте имя шины с помощью параметра Specify an object bus name.
Пример: Property
Object bus name — Имя объектной шиныИмя объектной шины в виде допустимого имени шины.
Пример: objectbus
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Source of object bus name на Property.
Specify an output lane bus name — Имя выходной шины маршрутаNamer выходного маршрута соединяют шиной в виде допустимого имени шины.
Пример: lanebus
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Source of output lane bus name на Property.
Maximum number of reported detections — Максимальное количество обнаружений, о которых сообщают,Максимальное количество обнаружений, о которых сообщает датчик в виде положительного целого числа. Об обнаружениях сообщают в порядке увеличивающегося расстояния от датчика, пока максимальное количество не достигнуто.
Пример: 100
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Types of detections generated by sensor на Objects only или Lanes and objects.
Maximum number of reported lanes — Максимальное количество маршрутов, о которых сообщают,Максимальное количество маршрутов, о которых сообщают, в виде положительного целого числа.
Пример: 100
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Types of detections generated by sensor на Lanes only, Lanes with occlusion, или Lanes and objects.
Coordinate system used to report detections — Система координат обнаружений, о которых сообщают,Ego Cartesian (значение по умолчанию) | Sensor CartesianСистема координат обнаружений, о которых сообщают, в виде одного из этих значений:
Ego Cartesian — Об обнаружениях сообщают в Декартовой системе координат автомобиля, оборудованного датчиком.
Sensor Cartesian— Об обнаружениях сообщают в Декартовой системе координат датчика.
Simulate using — Тип симуляции, чтобы запуститьсяInterpreted execution (значение по умолчанию) | Code generationInterpreted execution — Симулируйте модель с помощью интерпретатора MATLAB. Эта опция сокращает время запуска. В Interpreted execution режим, можно отладить исходный код блока.
Code generation — Симулируйте модель с помощью, сгенерировал код C/C++. В первый раз, когда вы запускаете симуляцию, Simulink генерирует код C/C++ для блока. Код С снова используется для последующих симуляций, пока модель не изменяется. Эта опция требует дополнительного времени запуска.
Maximum detection range (m) — Максимальная область значений обнаруженияМаксимальная область значений обнаружения в виде положительного действительного скаляра. Датчик видения не может обнаружить объекты вне этой области значений. Модули исчисляются в метрах.
Пример: 250
Bounding box accuracy (pixels) — Точность ограничительной рамкиТочность ограничительной рамки в виде положительного действительного скаляра. Это количество задает точность, которой детектор может совпадать с ограничительной рамкой к цели. Модули находятся в пикселях.
Пример 9
Smoothing filter noise intensity (m/s^2) — Шумовая интенсивность используется для фильтрации скоростные измерения и положениеШумовая интенсивность используется для фильтрации положения и скоростных измерений в виде положительного действительного скаляра. Шумовая интенсивность задает стандартное отклонение шума процесса внутреннего Фильтра Калмана постоянной скорости, используемого в датчике видения. Фильтр моделирует шум процесса использование кусочно-постоянной белой шумовой ускоряющей модели. Шумовая интенсивность обычно имеет порядок максимальной ускоряющей величины, ожидаемой для цели. Модули исчисляются в метрах в секунду в квадрате.
Пример 2
Maximum detectable object speed (m/s) — Максимальная обнаруживаемая объектная скоростьМаксимальная обнаруживаемая объектная скорость в виде неотрицательного действительного скаляра. Модули исчисляются в метрах в секунду.
Пример: 20
Maximum allowed occlusion for detector — Максимальное позволенное поглощение газов для детектораМаксимальное позволенное поглощение газов объекта в виде действительного скаляра в области значений [0 1). Occlusion является частью общей площади поверхности объекта, который не отображается к датчику. Значение 1 указывает, что объект полностью закрывается. Модули являются безразмерными.
Пример: 0.2
Minimum detectable image size of an object — Минимальная высота и ширина объектаМинимальная высота и ширина объекта, который датчик видения обнаруживает в изображении в виде [minHeight,minWidth] вектор из положительных значений. 2D спроектированная высота объекта должна быть больше или быть равна minHeight. Спроектированная ширина объекта должна быть больше или быть равна minWidth. Модули находятся в пикселях.
Пример: [25 20]
Probability of detecting a target — Вероятность обнаруженияВероятность обнаружения цели в виде положительного действительного скаляра, меньше чем или равного 1. Это количество задает вероятность, что датчик обнаруживает обнаруживаемый объект. detectable object является объектом, который удовлетворяет минимальному обнаруживаемому размеру, максимальной области значений, максимальной скорости и максимальным позволенным ограничениям поглощения газов.
Пример: 0.95
Number of false positives per image — Количество ложных обнаружений сгенерировано датчиком видения на изображениеКоличество ложных обнаружений сгенерировано датчиком видения на изображение в виде неотрицательного действительного скаляра.
Пример: 1.0
Minimum lane size in image (pixels) — Максимальный размер маршрутаМинимальный размер спроектированной маркировки маршрута в изображении камеры, которое может быть обнаружено датчиком после составления искривления в виде 1 2 вектора с действительным знаком, [minHeight minWidth]. Маркировки маршрута должны превысить оба из этих значений, которые будут обнаружены. Модули находятся в пикселях.
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Types of detections generated by sensor на Lanes only, Lanes only, или Lanes and objects.
Accuracy of lane boundary (pixels) — Точность контура маршрутаТочность контуров маршрута в виде положительного действительного скаляра. Этот параметр задает точность, с которой датчик маршрута может поместить контур маршрута. Модули находятся в пикселях.
Пример: 2.5
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Types of detections generated by sensor на Lanes only, Lanes only, или Lanes and objects.
Add noise to measurements — Позвольте добавить шум в измерения датчика виденияon (значение по умолчанию) | offВыберите этот параметр, чтобы добавить шум в измерения датчика видения. В противном случае измерения бесшумны. MeasurementNoise свойство каждого обнаружения всегда вычисляется и не затронуто значением, которое вы задаете для параметра Add noise to measurements.
Select method to specify initial seed — Метод, чтобы задать seed генератора случайных чиселRepeatable (значение по умолчанию) | Specify seed | Not repeatableМетод, чтобы установить seed генератора случайных чисел в виде одной из опций в таблице.
| Опция | Описание |
|---|---|
Repeatable | Блок генерирует случайный начальный seed для первой симуляции и снова использует этот seed для всех последующих симуляций. Выберите этот параметр, чтобы сгенерировать повторяемые результаты статистической модели датчика. Изменить этот начальный seed, в командной строке MATLAB, введите: |
Specify seed | Задайте свой собственный случайный начальный seed для восстанавливаемых результатов при помощи параметра Specify seed. |
Not repeatable | Блок генерирует новый случайный начальный seed после каждой запущенной симуляции. Выберите этот параметр, чтобы сгенерировать неповторяемые результаты статистической модели датчика. |
Initial seed — Seed генератора случайных чиселSeed генератора случайных чисел в виде неотрицательного целого числа меньше чем 232.
Пример: 2001
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Random Number Generator Settings на Specify seed.
Select method to specify actor profiles — Метод, чтобы задать профили агентаParameters (значение по умолчанию) | MATLAB expressionМетод, чтобы задать агента профилирует в виде Parameters или MATLAB expression. Когда вы выбираете Parameters, установите профили агента с помощью параметров во вкладке Actor Profiles. Когда вы выбираете MATLAB expression, установите профили агента с помощью параметра MATLAB expression for actor profiles.
MATLAB expression for actor profiles — Выражение MATLAB для профилей агентаstruct('ClassID',0,'Length',4.7,'Width',1.8,'Height',1.4,'OriginOffset',[-1.35,0,0]) (значение по умолчанию) | структура MATLAB | массив структур MATLAB | допустимое выражение MATLABВыражение MATLAB для агента профилирует в виде структуры MATLAB, массива структур MATLAB или допустимого выражения MATLAB, которое производит такую структуру или массив структур.
Если ваш блок Scenario Reader считывает данные из drivingScenario объект, чтобы получить профили агента непосредственно из этого объекта, установил это выражение вызывать actorProfiles функция на объекте. Например: actorProfiles(scenario).
Пример: struct('ClassID',5,'Length',5.0,'Width',2,'Height',2,'OriginOffset',[-1.55,0,0])
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Select method to specify actor profiles на MATLAB expression.
Unique identifier for actors — Заданный сценарием идентификатор агента[] (значение по умолчанию) | положительное целое число | вектор длины-L из уникальных положительных целых чиселЗаданный сценарием идентификатор агента в виде положительного целого числа или вектора длины-L из уникальных положительных целых чисел. L должен равняться количеству входа агентов во входной порт Actors. Векторные элементы должны совпадать с ActorID значения агентов. Можно задать Unique identifier for actors как []. В этом случае те же параметры профиля агента применяются ко всем агентам.
Пример: [1,2]
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Select method to specify actor profiles на Parameters.
User-defined integer to classify actors — Пользовательский идентификатор классификацииПользовательский идентификатор классификации в виде целого числа или вектора длины-L из целых чисел. Когда Unique identifier for actors является вектором, этот параметр является вектором из той же длины с элементами во взаимно-однозначном соответствии к агентам в Unique identifier for actors. Когда Unique identifier for actors пуст, [], необходимо задать этот параметр как одно целое число, значение которого применяется ко всем агентам.
Пример 2
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Select method to specify actor profiles на Parameters.
Length of actors cuboids (m) — Длина кубоидаДлина кубоида в виде положительного действительного скаляра или вектора длины-L из положительных значений. Когда Unique identifier for actors является вектором, этот параметр является вектором из той же длины с элементами во взаимно-однозначном соответствии к агентам в Unique identifier for actors. Когда Unique identifier for actors пуст, [], необходимо задать этот параметр как положительный действительный скаляр, значение которого применяется ко всем агентам. Модули исчисляются в метрах.
Пример: 6.3
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Select method to specify actor profiles на Parameters.
Width of actors cuboids (m) — Ширина кубоидаШирина кубоида в виде положительного действительного скаляра или вектора длины-L из положительных значений. Когда Unique identifier for actors является вектором, этот параметр является вектором из той же длины с элементами во взаимно-однозначном соответствии к агентам в Unique identifier for actors. Когда Unique identifier for actors пуст, [], необходимо задать этот параметр как положительный действительный скаляр, значение которого применяется ко всем агентам. Модули исчисляются в метрах.
Пример: 4.7
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Select method to specify actor profiles на Parameters.
Height of actors cuboids (m) — Высота кубоидаВысота кубоида в виде положительного действительного скаляра или вектора длины-L из положительных значений. Когда Unique identifier for actors является вектором, этот параметр является вектором из той же длины с элементами во взаимно-однозначном соответствии к агентам в Unique identifier for actors. Когда Unique identifier for actors пуст, [], необходимо задать этот параметр как положительный действительный скаляр, значение которого применяется ко всем агентам. Модули исчисляются в метрах.
Пример: 2.0
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Select method to specify actor profiles на Parameters.
Rotational center of actors from bottom center (m) — Вращательный центр агентаВращательный центр агента в виде массива ячеек длины-L с действительным знаком 1 3 векторы. Каждый вектор представляет смещение вращательного центра агента от нижнего центра агента. Для транспортных средств смещение соответствует точке на земле ниже центра задней оси. Когда Unique identifier for actors является вектором, этот параметр является массивом ячеек векторов с ячейками во взаимно-однозначном соответствии к агентам в Unique identifier for actors. Когда Unique identifier for actors пуст, [], необходимо задать этот параметр как массив ячеек одного элемента, содержащего вектор смещения, значения которого применяются ко всем агентам. Модули исчисляются в метрах.
Пример: [-1.35.2.3]
Чтобы включить этот параметр, установите параметр Select method to specify actor profiles на Parameters.
Focal length (pixels) — Фокусное расстояние камерыФокусное расстояние камеры, в пикселях в виде двухэлементного вектора с действительным знаком. См. также FocalLength Свойство (Computer Vision Toolbox) cameraIntrinsics.
Пример: [480,320]
Optical center of the camera (pixels) — Оптический центр камерыОптический центр камеры, в пикселях в виде двухэлементного вектора с действительным знаком. См. также PrincipalPoint Свойство (Computer Vision Toolbox) cameraIntrinsics.
Пример: [480,320]
Image size produced by the camera (pixels) — Размер изображения производится камеройРазмер изображения производится камерой в пикселях в виде двухэлементного вектора из положительных целых чисел. См. также ImageSize Свойство (Computer Vision Toolbox) cameraIntrinsics.
Пример: [240,320]
Radial distortion coefficients — Радиальные коэффициенты искаженияРадиальные коэффициенты искажения в виде двухэлементного или трехэлементного вектора с действительным знаком. Для получения дополнительной информации при установке этих коэффициентов, смотрите RadialDistortion Свойство (Computer Vision Toolbox) cameraIntrinsics.
Пример: [1,1]
Tangential distortion coefficients — Тангенциальные коэффициенты искаженияТангенциальные коэффициенты искажения в виде двухэлементного вектора с действительным знаком. Для получения дополнительной информации при установке этих коэффициентов, смотрите TangentialDistortion Свойство (Computer Vision Toolbox) cameraIntrinsics.
Пример: [1,1]
Skew of the camera axes — Скошенный угол осей камерыСкошенный угол осей камеры в виде действительного скаляра. См. также Skew Свойство (Computer Vision Toolbox) cameraIntrinsics.
Пример: 0.1
visionDetectionGenerator | cameraIntrinsics (Computer Vision Toolbox)1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.