targetPoses
Целевые положения и ориентации относительно автомобиля, оборудованного датчиком
Описание
poses = targetPoses(ac)ac. Дополнительную информацию см. в Автомобиле, оборудованном датчиком и Целях.
Примеры
Преобразуйте целевые положения между координатами автомобиля, оборудованного датчиком и сценария
В простом ведущем сценарии получите положения целевых транспортных средств в системе координат автомобиля, оборудованного датчиком. Затем преобразуйте эти положения назад в мировые координаты ведущего сценария.
Создайте ведущий сценарий.
scenario = drivingScenario;
Создайте целевых агентов.
actor(scenario,'ClassID',1, ... 'Position',[10 20 30], ... 'Velocity',[12 113 14], ... 'Yaw',54, ... 'Pitch',25, ... 'Roll',22, ... 'AngularVelocity',[24 42 27]); actor(scenario,'ClassID',1, ... 'Position',[17 22 12], ... 'Velocity',[19 13 15], ... 'Yaw',45, ... 'Pitch',52, ... 'Roll',2, ... 'AngularVelocity',[42 24 29]);
Добавьте агента автомобиля, оборудованного датчиком.
egoActor = actor(scenario,'ClassID',1, ... 'Position',[1 2 3], ... 'Velocity',[1.2 1.3 1.4], ... 'Yaw',4, ... 'Pitch',5, ... 'Roll',2, ... 'AngularVelocity',[4 2 7]);
Используйте actorPoses функционируйте, чтобы возвратить положения всех агентов в сценарии. Изложите свойства (положение, скорость и ориентация) находятся в мировых координатах ведущего сценария. Сохраните целевых агентов в отдельную переменную и смотрите положение первого целевого агента.
allPoses = actorPoses(scenario); targetPosesScenarioCoords = allPoses(1:2); targetPosesScenarioCoords(1)
ans = struct with fields:
ActorID: 1
Position: [10 20 30]
Velocity: [12 113 14]
Roll: 22
Pitch: 25
Yaw: 54
AngularVelocity: [24 42 27]
Используйте driving.scenario.targetsToEgo функционируйте, чтобы преобразовать целевые положения в эгоцентрические координаты агента эго. Смотрите положение первого агента.
targetPosesEgoCoords = driving.scenario.targetsToEgo(targetPosesScenarioCoords,egoActor); targetPosesEgoCoords(1)
ans = struct with fields:
ActorID: 1
Position: [7.8415 18.2876 27.1675]
Velocity: [18.6826 112.0403 9.2960]
Roll: 16.4327
Pitch: 23.2186
Yaw: 47.8114
AngularVelocity: [-3.3744 47.3021 18.2569]
В качестве альтернативы используйте targetPoses функция, чтобы получить все целевые положения агента в координатах автомобиля, оборудованного датчиком. Отобразите первое целевое положение, которое совпадает с ранее расчетным положением.
targetPosesEgoCoords = targetPoses(egoActor); targetPosesEgoCoords(1)
ans = struct with fields:
ActorID: 1
ClassID: 1
Position: [7.8415 18.2876 27.1675]
Velocity: [18.6826 112.0403 9.2960]
Roll: 16.4327
Pitch: 23.2186
Yaw: 47.8114
AngularVelocity: [-3.3744 47.3021 18.2569]
Используйте driving.scenario.targetsToScenario преобразовывать цель позирует назад к мировым координатам сценария. Отобразите первое целевое положение, которое совпадает с исходным целевым положением.
targetPosesScenarioCoords = driving.scenario.targetsToScenario(targetPosesEgoCoords,egoActor); targetPosesScenarioCoords(1)
ans = struct with fields:
ActorID: 1
ClassID: 1
Position: [10.0000 20.0000 30.0000]
Velocity: [12.0000 113.0000 14.0000]
Roll: 22
Pitch: 25.0000
Yaw: 54
AngularVelocity: [24.0000 42.0000 27.0000]
Получите целевые положения в области значений датчика
Получите положения целей, которые являются в максимальной области значений датчика, смонтированного к автомобилю, оборудованному датчиком.
Создайте ведущий сценарий. Сценарий содержит 75-метровую прямую дорогу, автомобиль, оборудованный датчиком и два целевых транспортных средства.
Самое близкое целевое транспортное средство на расстоянии в 45 метров и в том же маршруте как автомобиль, оборудованный датчиком.
Самое дальнее целевое транспортное средство на расстоянии в 65 метров и в противоположном маршруте автомобиля, оборудованного датчиком.
Постройте ведущий сценарий.
scenario = drivingScenario; roadCenters = [0 0 0; 75 0 0]; laneSpecification = lanespec([1 1]); road(scenario,roadCenters,'Lanes',laneSpecification,'Name','Road'); egoVehicle = vehicle(scenario, ... 'ClassID',1, ... 'Position',[4 -2 0], ... 'Name','Ego'); vehicle(scenario, ... 'ClassID',1, ... 'Position',[45 -1.7 0], ... 'Name','Near Target'); vehicle(scenario, ... 'ClassID',1, ... 'Position',[65 2 0], ... 'Yaw',-180, ... 'Name','Far Target'); plot(scenario)
Создайте датчик видения, смонтированный к переднему бамперу автомобиля, оборудованного датчиком. Сконфигурируйте датчик, чтобы иметь максимальную область значений обнаружения 50 метров.
sensor = visionDetectionGenerator('SensorIndex',1, ... 'SensorLocation',[3.7 0], ... 'MaxRange',50);
Постройте основы транспортных средств и зону охвата датчика. Самое близкое целевое транспортное средство в области значений датчика, но самое дальнее целевое транспортное средство не.
bep = birdsEyePlot; olPlotter = outlinePlotter(bep); [position,yaw,length,width,originOffset,color] = targetOutlines(egoVehicle); plotOutline(olPlotter,position,yaw,length,width, ... 'OriginOffset',originOffset,'Color',color) caPlotter = coverageAreaPlotter(bep,'DisplayName','Coverage area','FaceColor','blue'); mountPosition = sensor.SensorLocation; range = sensor.MaxRange; orientation = sensor.Yaw; fieldOfView = sensor.FieldOfView(1); plotCoverageArea(caPlotter,mountPosition,range,orientation,fieldOfView);
Получите положения целей, которые являются в области значений датчика. Структура output содержит положение только самой близкой цели, которая на расстоянии в менее чем 50 метров от автомобиля, оборудованного датчиком.
poses = targetPoses(egoVehicle,range)
poses = struct with fields:
ActorID: 2
ClassID: 1
Position: [41 0.3000 0]
Velocity: [0 0 0]
Roll: 0
Pitch: 0
Yaw: 0
AngularVelocity: [0 0 0]