Печать динамической карты заполняемости
showDynamicMap( отображает динамическую сетку занятости в локальных координатах. Статические ячейки показаны с использованием изображений в градациях серого, на которых серый цвет представляет вероятность занятости ячейки. Динамические ячейки отображаются с использованием значений HSV (оттенок, насыщенность и значение) на карте цветов RGB:tracker)
Цветовой тон - угол ориентации вектора скорости, деленный на 360. По мере увеличения оттенка от 0 до 1 цвет изменяется в порядке красного на оранжевый, желтый, зеленый, голубой, синий, пурпурный и обратно на красный.
Насыщение - расстояние Махаланобиса (d) между распределением скорости ячейки сетки и нулевой скоростью. Ячейка с d > 4 рисуется с полной насыщенностью.
Значение - Вероятность занятости ячейки.
showDynamicMap( указывает параметры, использующие один или несколько аргументов пары имя-значение. Заключите каждое имя в кавычки. Например, tracker,Name,Value)showDynamicMap(myTracker,"PlotVelocity",true) отображает динамическую карту для myTracker с включенной построением графика скорости.
trackerGridRFS и показать динамическую картуСоздайте сценарий отслеживания.
scene = trackingScenario('UpdateRate',5,'StopTime',5); rng(2021); % For reproducible results
Добавьте платформу с установленным лидарным датчиком в сценарий отслеживания.
plat = platform(scene); lidar = monostaticLidarSensor(1,'DetectionCoordinates','Body','HasOrganizedOutput',false);
Добавьте в сценарий две цели со случайными позициями и скоростями. Также определите траекторию, сетку и размер каждой платформы.
for i = 1:2 target = platform(scene); x = 50*(2*rand - 1); y = 50*(2*rand - 1); vx = 5*(2*rand - 1); vy = 5*(2*rand - 1); target.Trajectory.Position = [x y 0]; target.Trajectory.Velocity = [vx vy 0]; % Align the orientation of the target with the direction of motion. target.Trajectory.Orientation = quaternion([atan2d(vy,vx),0,0],'eulerd','ZYX','frame'); target.Mesh = extendedObjectMesh('sphere'); target.Dimensions = struct('Length',4,'Width',4,'Height',2,'OriginOffset',[0 0 0]); end
Определите конфигурацию лидарного датчика.
config = trackingSensorConfiguration(1,... 'SensorLimits',[-180 180;0 100],... 'SensorTransformParameters',struct,... 'IsValidTime',true);
Создайте трекер на основе сетки.
tracker = trackerGridRFS('SensorConfigurations',config,... 'AssignmentThreshold',5,... 'MinNumCellsPerCluster',4,... 'ClusteringThreshold',3);
Перейдите к сценарию и запустите трекер с данными лидара.
while advance(scene) time = scene.SimulationTime; % Generate point cloud. tgtMeshes = targetMeshes(plat); [ptCloud, config] = lidar(tgtMeshes, time); % Format the data for the tracker. sensorData = struct('Time',time,... 'SensorIndex',1,... 'Measurement',ptCloud',... 'MeasurementParameters',struct... ); % Update the tracker using the sensor data. tracks = tracker(sensorData, time); end
Отображение динамической карты.
showDynamicMap(tracker) xlabel('x (m)'); ylabel('y (m)');
