Sensor Fusion and Tracking Toolbox

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Sensor Fusion and Tracking Toolbox

设计和仿真多传感器追踪和导航系统

 

Sensor Fusion and Tracking Toolbox 包括算法和用于设计、仿真的工具,以及融合来自多个传感器的数据来保持位置、方向、势态感知的系统分析。参考示例为实施机载、陆基、舰载、水下监视、导航和自主系统的组件提供了一个起点。

该工具箱包括多目标跟踪器、传感器融合滤波器、运动和传感器模型以及数据关联算法,可让您使用真实的合成数据来评估融合架构。利用 Sensor Fusion and Tracking Toolbox,您可以导入和定义场景及轨迹,流式传输信号,并生成主动和被动传感器的合成数据,包括 RF、声学、EO/IR 和 GPS/IMU 传感器。您还可以使用标准基准、指标和动画图来评估系统准确性和性能。

对于仿真加速或桌面原型设计,该工具箱支持 C 代码生成。 

轨迹和场景生成

生成基于地面真实路径点和基于速率的轨迹和场景。对平台和目标建模用以跟踪场景。

生成目标姿态

定义和转换不同参考系中目标的真实位置、速度和方向。

目标姿态。

创建跟踪场景

对飞机、陆地交通工具或舰船等平台建模。平台可以搭载传感器并提供信号源或反射信号。平台可以是静止的或运动的,搭载传感器和发射器,并包含反映信号的与方面相关的特征。 

多平台雷达探测生成。

旋转、方向和四元数

使用四元数、欧拉角、旋转矩阵和旋转矢量表示方向和旋转。定义相对于车身框架的传感器方向。 

旋转、方向和四元数。 

传感器模型

在不同的环境条件下仿真 IMU(加速度计、陀螺仪、磁力计)、GPS 接收器、雷达、声呐和 IR 的测量结果。

惯性和 GPS 传感器

IMU(惯性测量单元)、GPS(全球定位系统)和 INS(惯性导航系统)建模。调整模型的温度和噪声属性等环境参数,以对真实环境进行仿真。

IMU 和 GPS 模型。

主动传感器

对雷达和声呐传感器及发射器建模,以生成目标探测。仿真方位角和/或仰角的机械和电子扫描。

扫描雷达模式配置。

被动传感器

对 RWR(雷达预警接收器)、ESM(电子支持测量)、被动声呐和红外传感器建模,用以生成用于跟踪场景的仅角度探测。定义发射器和信道属性以对干扰建模。

使用单传感器的被动测距。

惯性传感器融合

使用针对不同传感器配置、输出要求和运动约束进行优化的算法,估算方向和位置随时间的变化。

方向估算

将加速度计与磁力计读数融合以仿真电子罗盘 (eCompass)。将加速计、陀螺仪和磁力计的度数,与航姿基准系统(AHRS)滤波器相结合。

通过惯性传感器融合定向。

姿态估算

使用惯性传感器和 GPS 估计姿态,无论有无非完整航向约束条件。与航姿基准系统(AHRS)滤波器相结合。通过将惯性传感器与高度计或视觉里程计融合来确定不使用GPS 的姿态。

视觉-惯性测距法。

估算滤波器

将卡尔曼、粒子和多模型滤波器用于不同的运动和测量模型。

用于目标跟踪的滤波器

使用线性、扩展和无迹卡尔曼滤波器估算目标状态,用于线性和非线性运动和测量模型。使用高斯和及粒子滤波器进行非线性、非高斯状态估计,包括仅使用距离或仅使用角度测量的跟踪。通过交互式多模型 (IMM) 滤波器改进对机动目标的跟踪。

用于目标跟踪的滤波器。

运动和测量模型

配置具有恒定速度、恒定加速度、恒定转弯和笛卡尔自定义运动模型的跟踪滤波器,以及球面和改良的球面坐标系。定义位置和速度、仅距离、仅角度或自定义测量模型。

运动模型。

多目标跟踪

创建多目标跟踪器,融合来自各种传感器的信息。保持对于所跟踪目标的一个或多个假设。

跟踪器

将估算滤波器、分配算法和轨道管理逻辑集成到多目标跟踪器中,以将探测融合到轨道中。在具有挑战性的场景中使用多假设跟踪器 (MHT),例如在模糊条件下跟踪紧密间隔的目标。

多目标跟踪器。

跟踪分配

查找全局最近邻 (GNN) 分配问题的最佳或 k-best 解决方案。解决 S-D 分配问题。将探测分配到轨迹,或者将轨迹分配到轨迹。基于最近的轨迹历史记录或轨迹得分确认和删除轨迹。

跟踪管理和数据关联。

跟踪探测融合

融合状态和状态协方差。静态融合同步探测,包括来自被动传感器角度探测的三角测量。

使用分布式同步无源传感器进行跟踪。

可视化和分析

分析和比较惯性滤波器与多目标跟踪系统的性能。

场景可视化

绘制对象方向和速度、地面真实轨迹、传感器测量值和 3D 轨迹。绘制探测和跟踪不确定性。通过历史记录可视化轨道 ID。

操作室绘图。

传感器和跟踪指标

生成跟踪建立、维护和删除指标,包括跟踪长度、跟踪中断和跟踪 ID 交换。通过位置、速度、加速度和偏航率均方根误差 (RMSE) 以及平均归一化估算误差平方 (ANEES) 估算跟踪准确性。使用 Allan 方差分析惯性传感器噪声。

跟踪指标。

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