汽车工程师使用MATLAB®和仿真软件®设计自动驾驶系统功能。

访问这些视频、文章和其他资源，学习MATLAB和Simulink如何帮助您回答这些问题:

  • 如何分析和综合数据?
  • 我们如何设计和部署算法?
  • 如何进行积分和测试?

分析和综合场景

使用鸟眼图可视化传感器覆盖、检测和跟踪
使用驾驶场景设计器App的长方体驾驶场景模拟(5:09)
基于虚幻引擎的自动驾驶三维仿真
根据记录的车辆数据生成场景
使用Ground Truth Labeler标签视频和图像(6:04)

感知

用计算机视觉和激光雷达进行感知
自动驾驶雷达信号仿真与处理
生成和部署CUDA代码用于NVIDIA Jetson上的对象检测(庭)
传感器融合与跟踪实例
了解传感器融合和跟踪，第1部分:什么是传感器融合?(34)

计划和控制

使用导航工具箱设计模拟和部署路径规划算法(1:50)
自动代客泊车实例
理解模型预测控制，第1部分:为什么使用MPC?(4)
自适应巡航控制与传感器融合使用模型预测控制(6)

集成和测试

与机器人操作系统(ROS)集成
模拟车辆纵向和横向动力学(13)
高速公路车道跟踪自动化测试
大师班:交通场景中的设计和测试决策、路径规划和控制模块(44:32)

用户故事和示例

里卡多:模拟自动驾驶汽车中的乘客舒适度和晕车(23:54)
卡特彼勒:大数据、数据分析和机器/深度学习基础设施(18:47)
Autoliv:用于传感器验证的自动化激光雷达点云注释(14:05)
塔塔汽车欧洲技术中心:用基于模型的设计加速开发自动驾驶汽车控制算法
Voyage Auto:开发自动驾驶出租车的纵向控制
日立:开发自适应巡航控制模型预测控制
慕尼黑技术大学:高动态驾驶场景下自动驾驶汽车的实时仿真环境(23:47)
例子:使用模型预测控制的自动驾驶应用
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