(Matlab)自动驾驶仿真 设计驾驶场景、配置传感器并生成合成 数据

驾驶场景仿真平台核心功能

一、场景搭建与编辑
  1. 可视化场景构建
    • 使用拖放界面创建道路网络和角色模型(车辆、行人等)
    • 支持欧洲新车评估计划(Euro NCAP)测试协议及其他预置场景模板
二、传感器配置
  1. 车载传感器系统
    • 支持配置视觉摄像头、雷达、激光雷达、惯性导航系统(INS)、超声波传感器
    • 可生成:
      ▪️ 目标检测(角色/车道边界)
      ▪️ 点云数据
      ▪️ 惯性测量数据
三、数据导入功能
  1. 道路网络导入
    • 支持格式:
      ▪️ ASAM OpenDRIVE(版本1.4/1.5/1.6)
      ▪️ OpenStreetMap
      ▪️ HERE高清实时地图
      ▪️ Zenrin日本地图API 3.0(需安装专用导入工具)
四、数据导出功能
  1. 多格式导出支持
    • 道路网络导出为:
      ▪️ ASAM OpenDRIVE(版本1.4/1.5/1.6)
      ▪️ RoadRunner HD Map格式
    • 场景元素导出为:
      ▪️ ASAM OpenSCENARIO 1.0格式(含角色与轨迹)
    • 传感器数据导出至MATLAB
五、开发集成
  1. 代码生成与扩展

    • 生成场景和传感器的MATLAB代码,支持二次开发
    • 自动生成Simulink测试模型,用于:
      ▪️ 传感器融合算法验证
      ▪️ 车辆控制算法测试
  2. 工具链互通

    • 支持与RoadRunner场景编辑器双向交互
    • 可自动导入当前场景至RoadRunner进行编辑

典型工作流程

  1. 创建/导入道路网络 → 2. 配置传感器系统 → 3. 生成仿真数据 →
  2. 导出至MATLAB/Simulink → 5. 算法验证 → 6. 迭代优化

该平台提供从场景搭建到算法验证的完整闭环仿真解决方案,适用于ADAS系统开发、自动驾驶算法测试及标准合规性验证(如Euro NCAP)。

相关推荐
㓗冽2 分钟前
60题之内难题分析
开发语言·c++·算法
大江东去浪淘尽千古风流人物3 分钟前
【VLN】VLN仿真与训练三要素 Dataset,Simulators,Benchmarks(2)
深度学习·算法·机器人·概率论·slam
Dfreedom.4 分钟前
图像处理中的对比度增强与锐化
图像处理·人工智能·opencv·锐化·对比度增强
wenzhangli78 分钟前
OoderAgent 企业版 2.0 发布的意义:一次生态战略的全面升级
人工智能·开源
AI_567822 分钟前
SQL性能优化全景指南:从量子执行计划到自适应索引的终极实践
数据库·人工智能·学习·adb
cyyt27 分钟前
深度学习周报(2.2~2.8)
人工智能·深度学习
阿杰学AI28 分钟前
AI核心知识92——大语言模型之 Self-Attention Mechanism(简洁且通俗易懂版)
人工智能·ai·语言模型·自然语言处理·aigc·transformer·自注意力机制
陈天伟教授29 分钟前
人工智能应用- 语言处理:03.机器翻译:规则方法
人工智能·自然语言处理·机器翻译
铉铉这波能秀31 分钟前
LeetCode Hot100数据结构背景知识之字典(Dictionary)Python2026新版
数据结构·python·算法·leetcode·字典·dictionary
Σίσυφος190038 分钟前
PCL 姿态估计 RANSAC + SVD(基于特征匹配)
人工智能·机器学习