Exponenta Banner
exponenta event banner

Конкатенация обнаружения

Объединение отчетов об обнаружении от различных датчиков

развернуть все на странице
  • Библиотека:

  • Автоматизированная панель инструментов вождения

    Панель инструментов/утилит для слияния и отслеживания датчиков

  • Detection Concatenation block

Описание

Блок обнаружения конкатенации объединяет отчеты обнаружения от нескольких датчиков на одной выходной шине. Конкатенация полезна, когда обнаружения от нескольких блоков датчиков передаются в блок трекера, такой как блок многообъектного трекера. Можно установить дополнительные датчики, изменив значение параметра Число входных датчиков на комбинированное для увеличения количества входных портов.

Порты

Вход

развернуть все

Обнаружения датчиков объединяются, где каждое обнаружение представляет собой шину Simulink, содержащую структуру MATLAB. Дополнительные сведения см. в разделе Создание невиртуальных шин (Simulink).

Структура имеет вид:

ОбластьОписаниеНапечатать
NumDetectionsКоличество обнаруженийцелое число
DetectionsОбнаружения объектовМассив структур обнаружения объектов. Первое NumDetections из этих обнаружений являются фактическими обнаружениями.

Поля Detections являются:

ОбластьОписаниеНапечатать
TimeВремя измеренияsingle или double
MeasurementИзмерения объектовsingle или double
MeasurementNoiseКовариационная матрица шума измеренияsingle или double
SensorIndexУникальный идентификатор датчикаsingle или double
ObjectClassIDИдентификатор классификации объектовsingle или double
MeasurementParametersПараметры, используемые функциями инициализации фильтров слеженияШина Simulink
ObjectAttributesДополнительная информация передана трекеруШина Simulink

По умолчанию блок включает два порта для обнаружения входных данных. Для добавления дополнительных портов используйте параметр Number of input sensors.

Продукция

развернуть все

Комбинированные сенсорные детекторы от всех входных шин, возвращаемые как шина Simulink, содержащая структуру MATLAB. См. раздел Создание невиртуальных шин (Simulink).

Структура имеет вид:

ОбластьОписаниеНапечатать
NumDetectionsКоличество обнаруженийцелое число
DetectionsОбнаружения объектовМассив структур обнаружения объектов. Первое NumDetections из этих обнаружений являются фактическими обнаружениями.

Поля Detections являются:

ОбластьОписаниеНапечатать
TimeВремя измеренияsingle или double
MeasurementИзмерения объектовsingle или double
MeasurementNoiseКовариационная матрица шума измеренияsingle или double
SensorIndexУникальный идентификатор датчикаsingle или double
ObjectClassIDИдентификатор классификации объектовsingle или double
MeasurementParametersПараметры, используемые функциями инициализации фильтров слеженияШина Simulink
ObjectAttributesДополнительная информация передана трекеруШина Simulink

Максимальное количество сообщений об обнаружениях на выходе - это сумма максимального количества сообщений об обнаружениях на всех входных портах. Количество фактических обнаружений - это сумма количества фактических обнаружений в каждом входном порте. ObjectAttributes поля в структуре обнаружения являются объединением ObjectAttributes в каждом входном порту.

Параметры

развернуть все

Количество портов входного датчика, указанное как положительное целое число. Каждый входной порт помечен как In1, In2,..., InN, где N - значение, заданное этим параметром.

Типы данных: double

Источник имени выходной шины, указанный как Auto или Property.

  • При выборе Autoблок автоматически генерирует имя шины.

  • При выборе Propertyукажите имя шины с помощью параметра Specify an output bus name.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Source of output bus name значение Property.

  • Interpreted execution - Моделирование модели с помощью интерпретатора MATLAB. Этот параметр сокращает время запуска. В Interpreted execution можно отладить исходный код блока.

  • Code generation - Моделирование модели с использованием сгенерированного кода C/C + +. При первом запуске моделирования Simulink генерирует код C/C + + для блока. Код C используется повторно для последующего моделирования до тех пор, пока модель не изменится. Для этого параметра требуется дополнительное время запуска.

Примеры модели

Sensor Fusion Using Synthetic Radar and Vision Data in Simulink

Слияние датчиков с использованием синтетических данных радара и зрения в Simulink

Внедрение синтетического моделирования данных для отслеживания и слияния датчиков в Simulink с автоматизированными Toolbox™ вождения.

Adaptive Cruise Control with Sensor Fusion

Адаптивный круиз-контроль с синтезом сенсоров

Реализовать автомобильный адаптивный круиз-контроллер с использованием слияния датчиков.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью Simulink ® Coder™

.

См. также

Приложения

Блоки

Темы

Представлен в R2017b

Документация по автоматизированному инструментарию вождения

Поддержка