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利用Simulink进行激光雷达车辆追踪仿真的RAR文件

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简介:
本RAR文件包含使用Simulink开发的激光雷达车辆追踪仿真模型,适用于自动驾驶系统中目标跟踪算法的研究与测试。 本示例展示了如何利用安装在ego车辆顶部的激光雷达传感器的数据来追踪其他车辆。由于激光雷达具有高分辨率特性,其每次扫描都会生成大量的点数据,通常称为点云。该示例介绍了Simulink中用于处理这些点云并进行目标跟踪的工作流程。 使用的激光雷达数据是从高速公路驾驶场景中记录下来的。通过联合概率数据关联(JPDA)追踪器和交互式多模型(IMM)方法可以实现车辆的追踪功能。此例子是基于“使用激光雷达的车辆跟踪:从点云到跟踪列表”的MATLAB示例进行扩展的。 在本案例里,所用的数据文件会与源代码一起提供,并且需要下载至当前的工作目录中。如果选择将这些数据存储于其他位置,则请根据实际情况调整路径信息。 值得注意的是,激光雷达和图像数据读取器模块是通过Simulink中的MATLAB系统模块来实现的;它们的具体功能由相应的帮助类定义。这两个读取器从MAT文件中提取记录的数据,并分别输出参考图象以及点云的位置坐标。

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  • Simulink仿RAR
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    本RAR文件包含使用Simulink开发的激光雷达车辆追踪仿真模型,适用于自动驾驶系统中目标跟踪算法的研究与测试。 本示例展示了如何利用安装在ego车辆顶部的激光雷达传感器的数据来追踪其他车辆。由于激光雷达具有高分辨率特性,其每次扫描都会生成大量的点数据,通常称为点云。该示例介绍了Simulink中用于处理这些点云并进行目标跟踪的工作流程。 使用的激光雷达数据是从高速公路驾驶场景中记录下来的。通过联合概率数据关联(JPDA)追踪器和交互式多模型(IMM)方法可以实现车辆的追踪功能。此例子是基于“使用激光雷达的车辆跟踪:从点云到跟踪列表”的MATLAB示例进行扩展的。 在本案例里,所用的数据文件会与源代码一起提供,并且需要下载至当前的工作目录中。如果选择将这些数据存储于其他位置,则请根据实际情况调整路径信息。 值得注意的是,激光雷达和图像数据读取器模块是通过Simulink中的MATLAB系统模块来实现的;它们的具体功能由相应的帮助类定义。这两个读取器从MAT文件中提取记录的数据,并分别输出参考图象以及点云的位置坐标。
  • (MATLAB程序)基于检测、分类与仿.rar
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    本资源提供了一个利用MATLAB开发的激光雷达车辆检测、分类和追踪仿真的程序包。通过该工具,用户可以模拟不同场景下的自动驾驶系统性能评估。 本示例展示了如何利用安装在ego车辆上的激光雷达传感器获取的点云数据来检测、分类并跟踪其他车辆。所使用的激光雷达数据来源于高速公路驾驶场景中的记录。在此过程中,对采集到的点云数据进行分割处理,并通过网络确定对象类别。采用基于交互式多模型滤波器和联合概率数据关联(JPDA)算法构建的追踪系统来进行目标物体的追踪。 在实现配备ADAS系统的车辆完全自主性的过程中,感知模块扮演着至关重要的角色。激光雷达与摄像头是此工作流程中不可或缺的关键传感器:前者擅长提供精确的距离信息以帮助识别障碍物;后者则能捕捉到丰富的环境细节,有利于提高物体分类精度。 本示例涵盖的主要环节包括: - 地面层分割 - 语义分割 - 定向边界框拟合 - 针对追踪的边界框 流程图概览了整个系统的运作机制。
  • (MATLAB程序)基于点云数据仿实验.rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB编写的程序包,用于通过激光雷达技术获取的点云数据分析和模拟追踪移动车辆。该实验旨在帮助用户理解和实践如何在复杂的动态环境中有效利用激光雷达数据进行目标跟踪与仿真研究。适用于自动驾驶、机器人导航等相关领域的学习与开发工作。 这些示例展示了如何利用安装在自主车辆顶部的激光雷达传感器的数据来跟踪车辆。激光雷达传感器会将测量结果以点云的形式报告出来。本示例阐述了在MATLAB中处理点云及对象追踪的工作流程,所用数据是从高速公路驾驶场景记录下来的。在此案例研究里,我们将通过联合概率数据关联(JPDA)和交互式多模型(IMM)方法来跟踪车辆。 由于激光雷达传感器的高分辨率特性,每次扫描都会产生大量的点,这些被称为“点云”。必须对原始数据进行预处理以提取感兴趣的对象,例如汽车、骑自行车的人以及行人。在此示例中,您将使用经典的分割算法和基于距离的聚类分析方法来实现这一点。 有关如何利用激光雷达数据区分地面和平面障碍物等对象的信息,请参考《地平面与障碍物检测》(自动驾驶工具箱)这一实例;对于深度学习分割工作流,则可以查阅关于《车辆检测、分类及追踪》(激光雷达工具箱)的相关内容。
  • 基于Simulink系统仿
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    本研究利用MATLAB Simulink平台构建了雷达追踪系统的仿真模型,旨在评估其在不同环境条件下的性能和效率。通过该仿真,可以优化雷达跟踪算法并提高目标识别精度。 基于Simulink的雷达跟踪系统仿真: 1. 此示例涵盖了对基本雷达系统的特性建模的子系统。这是一个典型的用于检测目标位置与速度的雷达模型,包括了脉冲发生器、射频发射器、移动目标在Simulink中的表示形式以及射频接收机和接收模块(Rx 模块)。 2. 脉冲发生器产生占空比为10%的扫频信号。该子系统通过使用Simulink模块及来自MATLAB工作区的信号来实现,后者代表了脉冲信号。 3. 该射频发射器由内核Simulink模块以及从RF模块集等效基带库中提取出来的组件构成。RF 模块组子系统模拟了一个行波管放大器,并且通过一个理想的天线利用Simulink增益模块来实现。在子系统内部,使用了DSP系统工具箱中的模块计算基带信号的功率水平。 4. 目标模型基于移动目标理论构建,该模型假设目标完全反射其横截面的所有入射雷达脉冲,并且这个横截面垂直于雷达脉冲的方向。 5. RF接收器采用RF模块集等效基带库实现。它是一个超外差接收机,其中LNA(低噪声放大器)是一款匹配的放大器。有关宽带阻抗匹配的信息,请参考RF工具箱中的示例:为放大器设计宽带匹配网络。
  • Matlab/Simulink系统仿
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    本项目运用MATLAB/Simulink工具对雷达系统进行了全面仿真,涵盖信号处理、目标检测与跟踪等多个环节,旨在优化雷达性能并验证设计效果。 本段落介绍了基于Matlab/Simulink进行雷达系统仿真的基本规范,并开发了相关的雷达系统仿真模型库。在此平台上对某脉冲多普勒雷达系统进行了仿真,并提供了仿真结果及分析。
  • 数据目标 - Data_Lidar_Radar.mat
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    Data_Lidar_Radar.mat 文件包含了雷达及激光雷达在目标追踪应用中的数据集,适用于研究和开发先进的传感融合技术。 目标追踪-雷达-激光雷达数据已转换成.mat格式。
  • 障碍物检测和跟.pdf
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    本文探讨了如何运用激光雷达技术实现对移动物体的有效检测与精确跟踪,为自动驾驶及机器人导航提供关键技术支持。 《基于激光雷达的障碍物检测与跟踪》是西南交通大学曾文浩同学的工程硕士学位论文,主要探讨了在无人驾驶系统中利用激光雷达进行障碍物检测与跟踪的技术问题。该研究对于提升无人车辆的安全行驶能力具有重要意义,因为环境感知技术的准确性和实时性直接决定了无人驾驶车辆的行驶安全。 激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)是一种关键传感器,能够获取周围环境的三维信息,为无人驾驶提供精确的数据支持。与相机相比,激光雷达不受光照条件影响,并且比毫米波雷达具有更高的精度和分辨率,特别适用于主动防撞系统。然而,处理来自激光雷达的大数据量点云时需要解决算法实时性不足及适用性不强的问题。 论文的主要贡献包括: 1. 设计了用于两台激光雷达之间的坐标系标定的算法:利用NDT(Normal Distributions Transform)匹配方法计算旋转和平移变换矩阵,实现坐标一致性。 2. 提出了一个高效的障碍物检测方案:通过极坐标栅格法去除地面点数据以减少无关信息。改进DBSCAN算法并提出自适应搜索参数和“代表点”生长法结合最小包裹矩形来拟合三维边框进行特征提取。 3. 开发了激光雷达目标跟踪技术:针对JPDAF(Joint Probabilistic Data Association Filter)算法的局限性,简化确认矩阵减少小概率事件的发生,提高效率。同时引入自适应滤波器对环境中的障碍物进行持续追踪,并设计跟踪管理器维护更新运动信息。 4. 在硬件和软件方面进行了配置与开发:使用C++编写代码,在实际城区道路及园区环境中测试了所提出的障碍物检测与跟踪算法的性能表现。 该论文的研究显示,通过优化相关技术和策略可以显著提高激光雷达在无人驾驶系统中的应用效果。这不仅增强了系统的实时性和准确性,也为推动无人驾驶技术的实际落地提供了理论基础和实践经验指导。
  • 数据人检测
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    本研究探讨了如何运用激光雷达技术收集的数据来识别和跟踪行人,旨在提升自动驾驶车辆及智能安防系统的安全性与效率。 在自动驾驶技术的众多任务中,行人识别是一项关键的技术需求。由于基于图像数据的行人检测算法无法提供行人的深度信息,因此开发了使用激光雷达数据进行行人检测的新方法。这种方法结合了传统的运动目标识别技术和最新的基于深度学习的点云处理技术,能够在不依赖于视觉图像的情况下有效感知和定位行人,并获取其精确的三维位置坐标,从而帮助自动驾驶系统做出更合理的决策。 在KITTI三维物体检测基准测试的数据集上对该算法进行了性能评估。结果显示,在中等难度条件下达到了33.37%的平均精度,超过了其他基于激光雷达的方法,证明了该方法的有效性和优势。
  • MATLAB和Simulink路径:适于自动停Simulink模型-_MATLAB项目
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    本MATLAB项目提供了一个Simulink模型,用于开发自动驾驶汽车中的路径追踪算法,特别针对自动停车功能优化设计。 此条目包含一个关于“自主机器人的路径规划和导航”的Simulink模型的视频。该演示展示了如何模拟一辆自动停车汽车,其中仅包括三个组件:路径、车辆模型以及路径跟随算法。车辆模型是根据自行车运动学方程来实现的,而路径跟随算法则使用了Robotics System Toolbox中的Pure Pursuit模块。
  • 】基于MATLAB GUI实时扫描与仿【MATLAB仿 6843期】.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB GUI的实时扫描与追踪雷达仿真的设计,适用于雷达系统的研究和教学。包含源代码及详细文档,旨在帮助用户理解雷达的工作原理及其应用。适合科研人员和技术爱好者深入学习和探索。下载后请参考内部说明进行安装和使用。 在平台上,“武动乾坤”上传的Matlab资料包含可运行代码,并经验证有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果示例图; 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据错误提示进行相应修改,或直接联系博主寻求帮助。 3. 操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于当前工作目录; 步骤二:双击打开main.m 文件; 步骤三:点击运行按钮等待程序完成并查看结果; 4. 若有进一步的仿真咨询需求,可以联系博主: 4.1 提供博客或资源完整代码服务 4.2 协助复现期刊论文或参考文献中的实验内容; 4.3 定制Matlab程序开发; 4.4 科研合作。