Введение

Симуляция синтетических радаров и обнаружений зрения обеспечивает возможность создавать редкие и потенциально опасные события и тестировать алгоритмы транспортного средства с ними. Этот пример охватывает весь рабочий процесс синтетических данных в Simulink.

Setup и обзор модели

До запуска этого примера приложение Driving Scenario Designer использовалось для создания того же сценария, заданного в Sensor Fusion Using Synthetic Radar и Vision Data. Затем дороги и актёры из этого сценария были сохранены в файле сценария OpenLoop.mat.

Блок Scenario Reader считывает данные положения актёра из сохраненного файла. Блок преобразует положения актёра из мировых координат сценария в автомобиль , оборудованный датчиком координаты. Положения актёра транслируются по шине, сгенерированной блоком.

Положения актёра используются подсистемой Симуляция, которая генерирует синтетические радары и обнаружения зрения. Моделируемые обнаружения объединяются на входе в блок Multi-Object Tracker, чей выход является списком подтвержденных дорожек. Наконец, Bird ' s-Eye Scope визуализирует актёров, видение и радиолокационные обнаружения, подтвержденные дорожки и контуры дорог. В следующих разделах описываются основные блоки этой модели.

Симуляция обнаружений датчиков

В этом примере вы симулируете автомобиль , оборудованный датчиком, которая имеет 6 радарных датчиков и 2 датчика зрения, покрывающих поле зрения степеней 360. Датчики имеют некоторое перекрытие и некоторую погрешность покрытия. Автомобиль , оборудованный датчиком оснащён радарным датчиком большой дальности и датчиком зрения как на передней, так и на задней стороне транспортного средства. Каждая сторона транспортного средства имеет два радиолокационных датчика ближнего действия, каждый из которых охватывает 90 степени. Один датчик на каждой боковой крышке от середины транспортного средства до задней части. Другой датчик на каждой боковой стороне закрывается с середины транспортного средства вперед.

Когда вы открываете Подсистему Симуляция, вы можете увидеть два блока Vision Detection Generator, сконфигурированные для генерации обнаружений спереди и сзади автомобиля , оборудованного датчиком. Выход от генераторов обнаружения зрения соединяется с блоком Detection Concatenation. Затем подсистема содержит шесть блоков Radar Detection Generator, сконфигурированных как описано в предыдущем абзаце. Выходы генераторов радиолокационного обнаружения конкатенируются и затем кластеризуются с помощью блока Detection Clustering.

Отслеживание и слияние датчиков

Обнаружения от датчиков зрения и радара должны быть сначала Конкатенированными, чтобы сформировать один вход для блока Multi-Object Tracker. Конкатенация выполняется с помощью дополнительного блока Detection Concatenation.

Блок Мультиобъекту Tracker отвечает за сплавление данных всех обнаружений и отслеживание объектов вокруг автомобиля , оборудованного датчиком. Многообъектный трекер сконфигурирован с теми же параметрами, которые использовались в соответствующем примере MATLAB, Sensor Fusion Using Synthetic Radar и Vision Data. Выходы блока Multi-Object Tracker представляют собой список подтвержденных треков.

Создание и распространение шин

Входы и выходы от различных блоков в этом примере все Simulink.Bus (Simulink) объекты. Чтобы упростить компиляцию модели и создание шин, все блоки Vision Detection Generator, Radar Detection Generator Мультиобъекта Tracker и Detection Конкатенации имеют свойство, которое задает источник имени выхода шины. Когда установлено значение 'Auto'Шины создаются автоматически, и их имена передаются в блок, который использует эту шину как вход. Когда установлено значение 'Property'можно задать имя шины выхода. На следующих изображениях показаны шина обнаружения, одна шина обнаружения, шина отслеживания и одна шина.

Отображение

Bird 's-Eye Scope является инструментом визуализации на уровне модели, который можно открыть с панели инструментов Simulink. На вкладке Simulation, в разделе Результаты, нажмите Bird ' s-Eye Scope. После открытия возможностей нажатия кнопки Find Signals, чтобы настроить сигналы. Затем запустите симуляцию, чтобы отобразить актёров, видение и радиолокационные обнаружения, дорожки и контуры дорог. На следующем изображении показаны возможности птичьего глаза для этого примера.