MATLAB/Simulink：MathWorks在自动驾驶领域的关键技术突破与应用

MATLAB/Simulink在自动驾驶领域的应用与发展 自动驾驶作为当前科技领域的焦点，涉及到众多关键技术，如雷达、摄像头、汽车电控、激光雷达、物体识别、高精度地图和导航等。MathWorks，作为领先的数学软件提供商，已在其自动驾驶技术发展中扮演了重要角色。以下是MathWorks在利用MATLAB/Simulink在自动加速道路上实现的关键突破： 1. **2015年AEB系统与数据融合**: - SCANIA，瑞典知名重卡制造商，发布了由MATLAB/Simulink设计的自动紧急刹车(AEB)系统。这个系统的核心创新在于其数据融合技术，通过整合摄像头和雷达收集的信息，形成更精确的环境模型。摄像头提供物体类别识别，而雷达则负责距离和速度测量。两者结合，弥补了各自的不足，提高了感知精度。 2. **实时回放测试系统**: - 在实际驾驶里程达到150万公里的测试中，SCANIA积累了大量实测数据，用于不断优化和验证系统的性能。MATLAB脚本被用于在服务器集群中进行多核并行计算，大幅提升了仿真效率，将原本需要数月的150万公里数据仿真时间缩短至12小时。 3. **2016年的传感器融合示例与ADST原型**: - MathWorks受到SCANIA的成功启发，2016年在波士顿年度大会上的展示中，一位底特律的应用工程师展示了如何用MATLAB开发前车碰撞预警(FCW)的原型——ADST（自动驾驶工具箱）。这个工具箱集成了关键功能，如可视化和数据融合，预示着MATLAB在自动驾驶解决方案中的进一步发展。 4. **ADST的扩展与应用**: - ADST作为MATLAB/Simulink在自动驾驶领域的具体应用，不仅限于基础的AEB和FCW功能，它逐渐演化为一个完整的工具箱，支持更多高级自动驾驶功能的开发和测试，包括路径规划、决策制定和车辆控制等。 总结来说，MathWorks通过MATLAB/Simulink的强大功能，不仅助力SCANIA实现了数据融合和高效测试，还推动了整个自动驾驶工具的发展，为行业内的其他开发者提供了宝贵的实践经验和参考模板。随着自动驾驶技术的日益成熟，MATLAB/Simulink在模拟、优化和验证自动驾驶系统方面的价值将持续提升。