MATLAB与Simulink：自动驾驶功能开发与深度学习案例

本PPT文档深入探讨了如何利用MATLAB和Simulink这一强大的工具组合进行自动驾驶汽车的功能性开发。首先，作者强调了MATLAB和Simulink在自动驾驶系统中的关键角色，包括感知、控制和规划模块。这些模块分别对应于算法中的数据处理、决策制定和行驶路径规划。 在感知部分，利用深度学习技术来处理传感器收集的数据，如摄像头的图像，实现对周围环境的识别，例如车道线、障碍物、行人和车辆等。传感器建模是另一个重要环节，通过模拟和仿真，可以精确地分析不同传感器的工作原理和性能，为实际应用提供可靠的基础。 规划模块涉及路径规划算法，如模型预测控制，它结合了对未来的预测和即时反馈，确保车辆能安全高效地行驶。同时，MATLAB和Simulink的优势在于它们能够整合实时数据，并通过传感器融合技术优化决策过程。 此外，文档中还介绍了"自动驾驶系统工具箱"，这个工具提供了用于标注视频数据的GroundTruthLabeler，使得开发者可以方便地为深度学习模型提供大量标注数据。该工具支持自动化标注车道线和像素点，有助于加快训练过程，特别是针对车道线检测的任务，展示了如何使用Computer Vision System Toolbox训练深度学习网络。 最后，文档通过实际操作演示了如何使用imageDatastore来管理和加载大规模的图像数据集，以及如何在GroundTruthLabeler中进行像素级标注，这对于深度学习模型的训练至关重要。整个开发流程既直观又实用，无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中获益匪浅。 这份文档为自动驾驶领域的开发者提供了一套完整的基于MATLAB和Simulink的开发框架，涵盖了从数据预处理、算法设计到训练验证的全过程，是构建智能驾驶系统的重要参考资料。