主要内容

如何为跟踪器生成C代码

这个示例使用:

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这个例子展示了如何为处理检测和输出轨迹的MATLAB函数生成C代码。函数包含trackerGNN，但任何追踪器都可以代替。

从MATLAB代码自动生成代码有两个主要好处:

  1. 原型可以在MATLAB环境下进行开发和调试。一旦完成了MATLAB的工作，自动生成C代码使算法可部署到各种目标上。此外，C代码可以通过在MATLAB环境中运行编译好的MEX文件来进一步测试，使用的可视化和分析工具与原型开发阶段相同。

  2. 在生成C代码之后，您可以生成可执行代码，在许多情况下，它比MATLAB代码运行得更快。改进的运行时间可用于开发和部署实时传感器融合和跟踪系统。它还提供了在大量数据集上批量测试跟踪系统的更好方法。

实例说明了如何修改MATLAB代码空中交通管制示例支持代码生成。这个例子需要MATLAB Coder许可才能生成C代码。

修改并运行MATLAB代码

为了生成C代码，MATLAB Coder要求MATLAB代码以函数的形式出现。此外，函数的参数不能是MATLAB类。

在此示例中，空中交通管制(ATC)示例的代码已重新构造，以便trackerGNN执行传感器融合和跟踪的程序位于一个单独的文件中，称为tracker_kernel.m．查看此文件，了解关于为代码生成分配内存的重要信息。

保存状态trackerGNN之间的调用tracker_kernel.m时，跟踪器定义为持续的变量。

此函数接受的单元格数组为objectDetection对象生成的fusionRadarSensor对象和time作为输入参数。

类似地，支持代码生成的函数的输出不能是对象。的输出tracker_kernel.m是:

  1. 已确认航迹- A结构体数组，它包含可变数量的履带。

  2. 音轨数——整数标量。

  3. 有关当前更新时跟踪器处理的信息。

通过以这种方式重构代码，您可以重用ATC示例中使用的相同显示工具。这些工具仍然在MATLAB中运行，不需要生成代码。

%如果定义了以前的跟踪器，请清除它。清晰的tracker_kernel用雷达和平台创建空中交通管制场景。。(场景、塔、雷达)= helperCreateATCScenario;创建一个显示器来显示对象的真实、测量和跟踪的位置%客机。(戏剧、无花果)= helperTrackerCGExample (“创建显示”、场景);helperTrackerCGExample (“显示更新”、戏剧、场景、塔);

现在，通过调用tracker_kernel在MATLAB函数。这个初始运行提供了比较结果的基线，并使您能够收集跟踪器在MATLAB中运行或作为MEX文件运行时的一些性能指标。

模拟和跟踪客机

下面的循环将推进平台位置，直到场景结束。对于该场景中的每一步前进，雷达从其视野内的目标产生探测。跟踪器在雷达完成360度方位角扫描后更新这些探测。

设置模拟以雷达的更新速率前进。场景。UpdateRate = radar.UpdateRate;创建一个缓冲区来收集雷达全扫描的探测结果。。scanBuffer = {};初始化跟踪数组。跟踪= [];为可重复的结果设置随机种子。rng (2020)在MATLAB中为轨道数和时间测量分配内存。numSteps = 12;numTracks = 0 (1, numSteps);runTimes = 0 (1, numSteps);指数= 0;而推进(场景)& & ishghandle(图)对雷达当前视场内的目标产生探测。。[引爆器,配置]=检测(场景);scanBuffer = (scanBuffer;依据);%#ok允许缓冲区增长完成360度扫描时%更新跟踪。如果配置。IsScanDone%更新追踪Index = Index + 1;tic [tracks, numTracks(index)， info] = tracker_kernel(scanBuffer,scenario.SimulationTime);运行时(指数)= toc;收集MATLAB运行时数据清除下次扫描的扫描缓冲区。scanBuffer = {};结束更新显示与当前光束位置，缓冲检测，和%的轨道位置。helperTrackerCGExample (“显示更新”、戏剧、场景、塔、scanBuffer跟踪);结束

编译MATLAB函数到MEX文件

使用codegen函数来编译tracker_kernel函数写入MEX文件。您可以指定报告选项来生成一个编译报告，该报告显示了在C代码生成期间创建的原始MATLAB代码和相关文件。考虑创建一个临时目录，MATLAB Coder可以在其中存储生成的文件。注意，除非您使用- o选项指定可执行文件的名称，生成的MEX文件具有与原始MATLAB文件相同的名称_mex附加。

MATLAB Coder要求您指定所有输入参数的属性。跟踪器使用输入为跟踪中使用的对象创建正确的数据类型和大小。数据类型和大小不能在数据帧之间更改。方法在命令行通过示例定义输入属性arg游戏选择。有关更多信息，请参见输入规格(MATLAB编码器)．

定义输入的属性。首先将检测缓冲区定义为%包含objectDetection对象的可变大小单元格数组。然后%将第二个参数定义为simTime，这是一个标量双精度值。dets = code .typeof(scanBuffer(1)， [inf 1]， [1 0]);compinput = {dets scenario.SimulationTime};代码生成可能需要一些时间。h =对话框({“生成代码。这可能需要几分钟……”；“完成后此消息框将关闭。”}，“Codegen消息”）;%生成代码。试一试codegentracker_kernelarg游戏compInputs；关闭(h)抓我关闭(h)把(我)结束
代码生成成功。

运行生成的代码

现在已经生成了代码，使用生成的MEX文件运行完全相同的场景tracker_kernel_mex．其他一切都保持不变。

%如果定义了以前的跟踪器，请清除它。清晰的tracker_kernel_mex为音轨数量和时间测量分配内存numTracksMex = 0 (1, numSteps);runTimesMex = 0 (1, numSteps);重置场景、数据计数器、绘图仪、scanBuffer、tracks和rng。指数= 0;restart(scenario) scanBuffer = {};clearPlotterData(戏剧);跟踪= [];rng (2020)而推进(场景)& & ishghandle(图)对雷达当前视场内的目标产生探测。。[引爆器,配置]=检测(场景);scanBuffer = (scanBuffer;依据);%#ok允许缓冲区增长完成360度扫描时%更新跟踪。如果配置。IsScanDone%更新追踪。Index = Index + 1;tic [tracks, numTracksMex(index)， info] = tracker_kernel_mex(scanBuffer,scenario.SimulationTime);runTimesMex(指数)= toc;收集MEX运行时数据清除下次扫描的扫描缓冲区。scanBuffer = {};结束更新显示与当前光束位置，缓冲检测，和%的轨道位置。helperTrackerCGExample (“显示更新”、戏剧、场景、塔、scanBuffer跟踪);结束

比较两次运行的结果

将生成的代码与MATLAB代码的结果和性能进行比较。下面的图比较了跟踪器在每个时间步上维护的轨道数量。它们还显示了处理对函数的每次调用所花费的时间。

图(2)subplot(2,1,1) plot(2:numSteps, numTracks(2:numSteps)，的:“2: numSteps numTracksMex (2: numSteps),“x”。)标题(“每一步的轨道数”）;传奇(MATLAB的，墨西哥人的) grid subplot(2,1,2) plot(2:numSteps, runTimesMex(2:numSteps)*1e3);标题(“MEX每步处理时间”)网格包含(“时间步”) ylabel (“MEX处理时间[ms]”）

上面的图显示了每个跟踪器维护的跟踪数量是相同的。它用轨迹的数量来衡量跟踪问题的大小。尽管在整个跟踪示例中有3个确认的跟踪，但跟踪器维护的所有跟踪的总数根据由错误检测创建的暂定跟踪的数量而变化。

底部的图显示了生成的代码函数处理每个步骤所需的时间。第一步被排除在图之外，因为在第一步中实例化所有的轨道花费了不成比例的更长的时间。

结果显示了MEX代码在计算机上执行每个更新步骤所需的毫秒数。在本例中，MEX代码运行更新步骤所需的时间以几毫秒计算。

总结

该示例演示了如何从MATLAB代码生成用于传感器融合和跟踪的C代码。

自动代码生成的主要好处是能够在MATLAB环境中创建原型，并生成可以在MATLAB环境中运行的MEX文件。生成的C代码可以部署到目标上。在大多数情况下，生成的代码比MATLAB代码更快，可以用于算法的批量测试和生成实时跟踪系统。

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