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设计、仿真和部署自主导航算法

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navigation toolbox™ 提供一系列算法与分析工具，用于运动规划、同步定位与地图构建 (slam) 和惯性导航。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。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。

工具箱提供自动驾驶、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™）。
navigation toolbox 概述

地图表示

创建二维和三维占据栅格。使用存储代价等通用数据。使用胶囊碰撞体表示障碍物。

文档 | 示例

同步定位与地图构建 (slam)

使用稳健的位姿图优化来实现定制的 凯发官网入口首页的解决方案。使用交互式工具检查和修改闭环。

文档 | 示例

路径规划

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*）在中查找路径。

rrt 算法运动规划实践 (4 个视频)

文档 | 示例

传感器建模

为各种传感器（如 imu、gps、gnss、轮式编码器和测距仪）建模和调优参数。可视化传感器方向、速度、轨迹和测量。

文档 | 示例

多传感器位姿估计

使用惯性传感器和空中航行器，无论是否具备 gps。自动调节滤波器以最小化位姿估计误差。

文档 | 示例

在动态环境中导航

围绕全局路径规划局部轨迹，同时规避移动障碍物。使用控制算法跟随规划的路径或轨迹。

基于 frenet 参考路径的高速公路轨迹规划

产品资源:

文档 代码示例 视频 需求 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。”

haruki takemoto and kenneth renny simba, musashi seimitsu industry co., ltd.
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什么是 slam？

同步定位与地图构建

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