Navigation Toolbox

设计、仿真和部署自主导航算法

Navigation Toolbox 提供一系列算法与分析工具，用于传感器建模和校准、运动规划、同步定位与地图构建 (SLAM) 和惯性导航。该工具箱提供用于定位的传感器模型和算法。您可以仿真和可视化 IMU、GPS 和轮式编码器传感器数据，以及调节融合滤波器以用于多传感器位姿估计。

该工具箱包含自定义搜索和基于采样的路径规划器，以及用于验证和比较路径的指标。您可以创建二维和三维地图表示，使用 SLAM 算法生成地图，并使用 SLAM 地图生成器以交互方式可视化和调试地图的生成。

工具箱提供飞机、自动驾驶、机器人和消费电子产品应用的参考示例。您可以直接将导航算法部署到硬件以进行测试（需要 MATLAB Coder 或 Simulink Coder）。

对 IMU 传感器进行建模和参数调节，包括加速度计、陀螺仪和磁力计特性。配置噪声曲线、偏置和漂移，并执行校准以匹配真实条件。可视化方向、速度、轨迹以及原始或融合的测量值。

使用惯性传感器定位车辆，无论是否具备 GPS。自动调节滤波器以最小化位姿估计误差。

将 GPS/GNSS 传感器模型集成到仿真中。导入卫星导航和观测数据，并分析诸如卫星可见性和噪声等参数。

创建二维和三维占据栅格。使用多层地图存储代价等通用数据。使用胶囊碰撞体表示障碍物。

使用位姿图和因子图优化实现自定义的多传感器 SLAM 解决方案。使用交互式工具自定义 SLAM 并部署 ROS 节点。

使用可自定义的基于采样的规划器（如 RRT 和 RRT*）或基于搜索的规划器（如 A* 和 Hybrid A*）在多样化的二维和三维环境中查找路径。

仿真并部署能够在有或者没有 GNSS/GPS 定位情况下运行的稳健惯性导航系统。调节和部署惯性传感器融合，并评估传感器参数和融合滤波器的影响。

文档示例视频产品要求发行说明

“我们使用 MATLAB 和 Simulink 设计了运动控制器的原型，并在硬件上进行了测试，总共只用了一个月。借助仿真，我们评估了定位算法并明确了挑战。”

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