Запуск с Navigation Toolbox
Navigation Toolbox™ предоставляет алгоритмы и инструменты анализа для планирования движения, одновременной локализации и картографии (SLAM) и инерционной навигации. Тулбокс включает настраиваемые поисковые и основанные на дискретизации планировщики путей, а также метрики для валидации и сравнения путей. Можно создавать 2D и 3D представления карты, генерировать карты с помощью алгоритмов SLAM и интерактивно визуализировать и отлаживать генерацию карты с помощью приложения SLAM map builder. Тулбокс предоставляет сенсорные модели и алгоритмы для локализации. Можно моделировать и визуализировать данные БИНС, GPS и датчика колесного энкодера, а также настроить фильтры слияния для оценки положения мультисенсора.
Справочные примеры приведены для приложений беспилотного вождения, робототехники и бытовой электроники. Можно протестировать алгоритмы навигации, развернув их непосредственно на оборудовании (с MATLAB® Coder™ или Simulink® Кодер).
Руководства
- Вращение, ориентация и кватернионы
В этом примере рассматриваются концепции трехмерных вращений и того, как кватернионы используются для описания ориентации и вращений.
- Введение в симуляцию измерений БИНС
Этот пример показывает, как симулировать измерения инерциальный измерительный блок (IMU) с помощью
imuSensor(Sensor Fusion and Tracking Toolbox) Системный объект. - Оценка положения и ориентации наземного транспортного средства
Этот пример показов, как оценить положение и ориентацию наземных транспортных средств путем сплавления данных от приемника инерциальных измерительных блоков (IMU) и глобальной системы позиционирования (GPS).
- Оценка положения робота с сопоставлением сканов
Этот пример демонстрирует, как соответствовать двум лазерным сканам с помощью алгоритма преобразования нормальных распределений (NDT) [1].
- Планируйте пути мобильных роботов с помощью RRT
Этот пример показывает, как использовать быстро исследующий алгоритм случайного дерева (RRT) для планирования пути для транспортного средства через известную карту.
- Реализуйте одновременную локализацию и картографию (SLAM) с сканами Лидара
Этот пример демонстрирует, как реализовать алгоритм одновременной локализации и картографии (SLAM) на собранной серии сканов лидара с помощью оптимизации графика положения.
- Выполните SLAM, используя 3-D облака точек Лидара
Этот пример демонстрирует, как реализовать алгоритм одновременной локализации и картографии (SLAM) на собранных 3-D данных датчика лидара с помощью алгоритмов обработки облака точек и оптимизации графика положения.
Видео
Navigation Toolbox обзор
Узнайте о различных функциональных возможностях, поддерживаемых в Navigation Toolbox