MATLAB® e SIMULINK® PARA SISTEMAS DE DIREÇÃO AUTOMATIZADA

Sistemas de percepção, sensoriamento e planejamento de percurso


O MATLAB® e Simulink® são largamente utilizados para o desenvolvimento de sistemas avançados de assistência ao motorista (Advanced Driver Assistance Systems – ADAS) e direção automatizada, que inclui sensoriamento, planejamento de percurso e controles de sensor fusion.

Principais aplicações:

  • Sistemas de percepção através de algoritmos pré-construídos, modelos de sensores e aplicativos para visão computacional (computer vision), lidar e processamento de radares, além de sensor fusion
  • Sistemas de controle e modelagem de dinâmica de veículo em ambiente 3D com uso de aplicações de referência montadas por completo
  • Teste e verificação de sistemas com uso de cenários e modelos sensoriais sitéticos
  • Visualizações de conduções específicas automatizadas
  • Planejamento de percurso com uso de mapas de custo e algoritmos de planejamento de movimento
  • Simplificação do processo para cumprimento dos padrões ISO 26262
  • Geração automática de código C para prototipagem rápida e testes com hardware (Hardware-In-the-Loop – HIL)
Sensoriamento e testes

 

O MATLAB® possui algoritmos pré-construídos e modelos de sensoriamento para Computer Vision (visão computacional), processamento LiDAR (do inglês Light Detection And Ranging), radar, e sensor fusion. Através de biblioteca de rastreamento e técnicas de associação de dados, o usuário poderá projetar sensor fusion com facilidade. Além disso, é possível simular medições a partir de sensores IMU/GPS e desenvolver algoritmos fusion e de localização para estimar a posição e orientação do veículo.

Através de Deep Learning e Machine Learning, é possível desenvolver algoritmos para detecção de pedestres, faixas e ruas trafegáveis.

Utilizando o aplicativo Ground Truth Labeling é possível testar a percepção do sistema comparando os dados reais com os algoritmos de saída.

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Sensor Fusion e rastreamento multi-objetos para sistemas autônomos: uma visão geral
Design de Controle e Teste

 

Desenvolva controladores para funções de condução autônoma como freios de emergência, assistente de faixa, controle de velocidade automático e estacionamento automatizado. É possível desenvolver modelos preditivos específicos para aplicações de condução autônoma com características pré-construídas e blocos para cenários como controle de velocidade, assistente de faixa e desvio de obstáculos.

Você poderá também testar os algoritmos utilizando cenários criados e detecções sintéticas de modelos de radares e sensores de câmeras. Defina redes de estradas, personagens e sensores utilizando o aplicativo Driving Scenario Designer app e importe testes pré-construídos EURONCAP e redes de estradas Opendrive®.

Caso de Sucesso

As colisões traseiras são o tipo mais comum de acidentes com caminhões e outros veículos pesados. Saiba como a Scania desenvolveu um sistema avançado de frenagem de emergência com MATLAB® e Simulink® e reduziu os riscos de colisões em sua frota.

Planejamento de rota e localização

 

Com o MATLAB® e Simulink® você pode planejar rotas utilizando mapas de custo e algoritmos de planejamento de movimento. Poderá também utilizar técnicas de ROS (do inglês Robot Operating System) com a ROS Toolbox™ e estimar a localização e orientação do veículos utilizando dados de sensores IMU e GPS.

Caso de Sucesso

Conheça a história de uma pequena startup que, atuando em pequenas comunidades, desenvolveu controladores de frenagem e aceleração para direção autônoma com Model-Based Design em apenas 2 meses.

Teste baseado em simulação

 

O Driving Scenario app permite que você teste seus algoritmos de direção automatizada, construindo seus próprios cenários ou utilizando pré-consruídos, incluindo EuroNCAP. Você poderá criar sistemas de detecção a partir de radares estáticos ou câmeras, analisando a saída em MATLAB® ou Simulink®.

Desenvolva testes virtuais para ADAS (Advanced Driver Assistance System) e direção automatizada em ambiente 3D. Os veículos virtuais possuem câmeras que enviam as imagens para o Simulink® durante a simulação. É possível também analisar os sinais no Simulink® para testar o algoritmos de detecção de faixa. Personalizar as cenas permite maior flexibilidade para a criação e simulação de cenários mais fiéis para o exercício das características de ADAS e condução automatizada.

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