Измените и запущенный код MATLAB

Чтобы сгенерировать код С, MATLAB Coder требует, чтобы код MATLAB был в форме функции. Кроме того, аргументы функции не могут быть классами MATLAB.

В этом примере код для примера управления воздушным движением (ATC) был реструктурирован таким образом что trackerGNN это выполняет cочетание датчиков, и отслеживание находится в отдельном файле, названном tracker_kernel.m. Рассмотрите этот файл для важной информации о выделении памяти для генерации кода.

Сохранить состояние trackerGNN между вызовами tracker_kernel.m, средство отслеживания задано как persistent переменная.

Эта функция берет массив ячеек objectDetection объекты, сгенерированные fusionRadarSensor объект, и время как входные параметры.

Точно так же выходные параметры от функции, которая поддерживает генерацию кода, не могут быть объектами. Выходные параметры от tracker_kernel.m :

Путем реструктуризации кода этот путь можно снова использовать те же инструменты отображения, используемые в примере ATC. Эти инструменты, все еще запущенные в MATLAB и, не требуют генерации кода.

% If a previous tracker is defined, clear it.
clear tracker_kernel

% Create the ATC scene with radar and platforms.
[scenario,tower,radar] = helperCreateATCScenario;

% Create a display to show the true, measured, and tracked positions of the
% airliners.
[theater,fig] = helperTrackerCGExample('Create Display',scenario);
helperTrackerCGExample('Update Display',theater,scenario,tower);

Теперь запустите пример путем вызова tracker_kernel функция в MATLAB. Этот начальный запуск обеспечивает базовую линию, чтобы сравнить результаты и позволяет вам собрать некоторые метрики об эффективности средства отслеживания, когда это запускается в MATLAB или как файл MEX.

Симулируйте и отследите авиалайнеры

Следующий цикл совершенствует положения платформы до конца сценария. Для каждого шага вперед в сценарии радар генерирует обнаружения от целей в его поле зрения. Средство отслеживания обновляется с этими обнаружениями после того, как радар завершил 360 сканов степени в азимуте.

% Set simulation to advance at the update rate of the radar.
scenario.UpdateRate = radar.UpdateRate;

% Create a buffer to collect the detections from a full scan of the radar.
scanBuffer = {};

% Initialize the track array.
tracks = [];

% Set random seed for repeatable results.
rng(2020)

% Allocate memory for number of tracks and time measurement in MATLAB.
numSteps  = 12;
numTracks = zeros(1, numSteps);
runTimes  = zeros(1, numSteps);
index = 0;
while advance(scenario) && ishghandle(fig)

    % Generate detections on targets in the radar's current field of view.
    [dets,config] = detect(scenario);

    scanBuffer = [scanBuffer;dets]; %#ok<AGROW> Allow the buffer to grow.

    % Update tracks when a 360 degree scan is complete.
    if config.IsScanDone
        % Update tracker
        index = index + 1;
        tic
        [tracks, numTracks(index), info] = tracker_kernel(scanBuffer,scenario.SimulationTime);
        runTimes(index) = toc; % Gather MATLAB run time data

        % Clear scan buffer for next scan.
        scanBuffer = {};
    end

    % Update display with current beam position, buffered detections, and
    % track positions.
    helperTrackerCGExample('Update Display',theater,scenario,tower,scanBuffer,tracks);
end

Скомпилируйте функцию MATLAB в файл MEX

Используйте codegen функционируйте, чтобы скомпилировать tracker_kernel функция в файл MEX. Можно задать -report опция, чтобы сгенерировать отчет компиляции, который показывает оригинальный код MATLAB и связанные файлы, которые были созданы во время генерации кода C. Рассмотрите создание временной директории, где MATLAB Coder может хранить сгенерированные файлы. Обратите внимание на то, что, если вы не используете -o опция, чтобы задать имя исполняемого файла, сгенерированный файл MEX имеет то же имя как исходный файл MATLAB с _mex добавленный.

MATLAB Coder требует, чтобы вы задали свойства всех входных параметров. Входные параметры используются средством отслеживания, чтобы создать правильные типы данных и размеры для объектов, используемых в отслеживании. Типы данных и размеры не должны изменяться между системами координат данных. Один простой способ сделать это должно задать входные свойства на примере в командной строке с помощью -args опция. Для получения дополнительной информации см. Входную Спецификацию (MATLAB Coder).

% Define the properties of the input. First define the detections buffer as
% a variable-sized cell array that contains objectDetection objects. Then
% define the second argument as simTime, which is a scalar double.
dets = coder.typeof(scanBuffer(1), [inf 1], [1 0]);
compInputs  = {dets scenario.SimulationTime};

% Code generation may take some time.
h = msgbox({'Generating code. This may take a few minutes...';'This message box will close when done.'},'Codegen Message');
% Generate code.
try
    codegen tracker_kernel -args compInputs;
    close(h)
catch ME
    close(h)
    throw(ME)
end

Warning: C Compiler produced warnings. See the build log for further details.

Code generation successful (with warnings): To view the report, open('codegen/mex/tracker_kernel/html/report.mldatx')

Запустите сгенерированный код

Теперь, когда код был сгенерирован, запустите тот же самый сценарий со сгенерированным файлом MEX tracker_kernel_mex. Все остальное остается то же самое.

% If a previous tracker is defined, clear it.
clear tracker_kernel_mex

% Allocate memory for number of tracks and time measurement
numTracksMex = zeros(1, numSteps);
runTimesMex  = zeros(1, numSteps);

% Reset the scenario, data counter, plotters, scanBuffer, tracks, and rng.
index = 0;
restart(scenario)
scanBuffer = {};
clearPlotterData(theater);
tracks = [];
rng(2020)
while advance(scenario) && ishghandle(fig)

    % Generate detections on targets in the radar's current field of view.
    [dets,config] = detect(scenario);

    scanBuffer = [scanBuffer;dets]; %#ok<AGROW> Allow the buffer to grow.

    % Update tracks when a 360 degree scan is complete.
    if config.IsScanDone
        % Update tracker.
        index = index + 1;
        tic
        [tracks, numTracksMex(index), info] = tracker_kernel_mex(scanBuffer,scenario.SimulationTime);
        runTimesMex(index) = toc; % Gather MEX run time data

        % Clear scan buffer for next scan.
        scanBuffer = {};
    end

    % Update display with current beam position, buffered detections, and
    % track positions.
    helperTrackerCGExample('Update Display',theater,scenario,tower,scanBuffer,tracks);
end

Сравните результаты двух запусков

Сравните результаты и эффективность сгенерированного кода по сравнению с кодом MATLAB. Следующие графики сравнивают количество дорожек, обеспеченных средствами отслеживания на каждом временном шаге. Они также показывают количество времени, которое это заняло, чтобы обработать каждый вызов функции.

figure(2)
subplot(2,1,1)
plot(2:numSteps, numTracks(2:numSteps), 's:', 2:numSteps, numTracksMex(2:numSteps), 'x-.')
title('Number of Tracks at Each Step');
legend('MATLAB', 'MEX')
grid
subplot(2,1,2)
plot(2:numSteps, runTimesMex(2:numSteps)*1e3);
title('MEX Processing Time at Each Step')
grid
xlabel('Time Step')
ylabel('MEX Processing Time [ms]')

Главный график показывает, что количество дорожек, которые были обеспечены каждым средством отслеживания, является тем же самым. Это измеряет размер проблемы отслеживания в терминах количества дорожек. Даже при том, что было 3 подтвержденных дорожки в примере отслеживания, общее количество всех дорожек, обеспеченных средством отслеживания, варьируется на основе количества предварительных дорожек, которые были созданы ложными обнаружениями.

Нижний график показывает время, требуемое для функции сгенерированного кода обработать каждый шаг. Первый шаг был исключен из графика, потому что требуется непропорционально более длительное время, чтобы инстанцировать всех дорожек на первом шаге.

Результаты показывают количество миллисекунд, требуемых кодом MEX выполнять каждый шаг обновления на вашем компьютере. В этом примере время, требуемое для кода MEX запускать шаг обновления, измеряется в нескольких миллисекундах.

Сводные данные

Этот пример показал, как сгенерировать код С из кода MATLAB для cочетания датчиков и отслеживания.

Основные преимущества автоматической генерации кода являются способностью моделировать в среде MATLAB и сгенерировать файл MEX, который может запуститься в среде MATLAB. Сгенерированный код C может быть развернут на цели. В большинстве случаев сгенерированный код быстрее, чем код MATLAB и может использоваться для пакетного тестирования алгоритмов и генерации систем слежения в реальном времени.