The book "MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021a" provides an in-depth look at the algorithms and tools used in developing, simulating, and testing advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous driving technologies. The guide covers the design, simulation, and evaluation of various sensors, including cameras, radars, and lidars, and their fusion for improved perception and decision-making. The text emphasizes the importance of understanding the technological process of developing modern knowledge as the foundation for human survival and unity in a world filled with conflict and division. The guide begins by introducing the reader to the Automated Driving Toolbox, which offers a comprehensive set of algorithms and functions for ADAS and autonomous driving applications. It highlights the toolbox's capabilities in simulating and testing various sensors, sensor fusion, path planning, and vehicle control logic, allowing users to design and evaluate these components in a realistic and accurate manner. Additionally, it discusses the integration of HERE HD Live Map data and OpenDRIVE® road networks, enabling seamless access to high-quality mapping data and advanced features such as lane markers and speed limits. To facilitate the training and evaluation of perception algorithms, the guide introduces the Ground Truth Labeler app, which automates the labeling of ground truth data.

Книга «MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021a» содержит подробный обзор алгоритмов и инструментов, используемых при разработке, моделировании и тестировании усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS) и технологий автономного вождения. Руководство охватывает проектирование, моделирование и оценку различных датчиков, включая камеры, радары и лидары, и их слияние для улучшения восприятия и принятия решений. В тексте подчеркивается важность понимания технологического процесса развития современных знаний как основы для выживания человека и единства в мире, наполненном конфликтами и разделениями. Руководство начинается с знакомства читателя с пакетом инструментов Automated Driving Toolbox, который предлагает исчерпывающий набор алгоритмов и функций для приложений ADAS и автономного вождения. Он подчеркивает возможности инструментария в моделировании и тестировании различных датчиков, объединении датчиков, планировании маршрута и логике управления транспортным средством, позволяя пользователям разрабатывать и оценивать эти компоненты реалистичным и точным образом. Кроме того, в нем обсуждается интеграция данных HERE HD Live Map и дорожных сетей OpenDRIVE®, что обеспечивает беспрепятственный доступ к высококачественным картографическим данным и расширенным функциям, таким как маркеры полос движения и ограничения скорости. Для облегчения обучения и оценки алгоритмов восприятия в руководстве представлено приложение Ground Truth Labeler, которое автоматизирует маркировку данных наземной истины.

livre « MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021a » donne un aperçu détaillé des algorithmes et des outils utilisés dans le développement, la modélisation et les tests des systèmes d'aide à la conduite (ADAS) améliorés et des technologies de conduite autonome. guide couvre la conception, la modélisation et l'évaluation de divers capteurs, y compris les caméras, les radars et les lidars, et leur fusion pour améliorer la perception et la prise de décision. texte souligne l'importance de comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie humaine et de l'unité dans un monde rempli de conflits et de divisions. guide commence par présenter au lecteur la suite d'outils Automated Driving Toolbox, qui offre un ensemble complet d'algorithmes et de fonctions pour les applications ADAS et la conduite autonome. Il met l'accent sur les capacités de la boîte à outils dans la modélisation et le test des différents capteurs, la combinaison des capteurs, la planification des itinéraires et la logique de contrôle du véhicule, permettant aux utilisateurs de concevoir et d'évaluer ces composants d'une manière réaliste et précise. En outre, il traite de l'intégration des données HERE HD Live Map et des réseaux routiers OpenDRIVE®, ce qui permet un accès sans entrave aux données cartographiques de haute qualité et aux fonctionnalités avancées telles que les marqueurs de voies et les limites de vitesse. Pour faciliter l'apprentissage et l'évaluation des algorithmes de perception, le guide présente l'application Ground Truth Labeler, qui automatise le marquage des données de vérité terrestre.

libro «MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021a» ofrece una descripción detallada de los algoritmos y herramientas utilizados en el desarrollo, modelado y prueba de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y tecnologías de conducción autónoma. La guía abarca el diseño, modelado y evaluación de diversos sensores, incluyendo cámaras, radares y lidares, y su fusión para mejorar la percepción y la toma de decisiones. texto destaca la importancia de entender el proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia humana y la unidad en un mundo lleno de conflictos y divisiones. La guía comienza con un lector familiarizado con el paquete de herramientas Automated Driving Toolbox, que ofrece un conjunto exhaustivo de algoritmos y funciones para aplicaciones ADAS y conducción autónoma. Destaca las capacidades del kit de herramientas en la simulación y prueba de diferentes sensores, la combinación de sensores, la planificación de rutas y la lógica de control del vehículo, permitiendo a los usuarios desarrollar y evaluar estos componentes de manera realista y precisa. Además, discute la integración de datos HERE HD Live Map y las redes de carreteras OpenDRIVE®, lo que permite un acceso sin obstáculos a datos cartográficos de alta calidad y funciones avanzadas como marcadores de carril y límites de velocidad. Para facilitar el aprendizaje y la evaluación de los algoritmos de percepción, el manual presenta la aplicación Ground Truth Labeler, que automatiza el etiquetado de los datos de la verdad terrestre.

O livro «MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021a» fornece uma visão detalhada dos algoritmos e ferramentas usados para desenvolver, modelar e testar sistemas de assistência ao motorista avançados (ADAS) e tecnologias de condução autônoma. O manual inclui a concepção, modelagem e avaliação de diversos sensores, incluindo câmeras, radares e lidares, e sua fusão para melhorar a percepção e a tomada de decisões. O texto enfatiza a importância de entender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência humana e a unidade em um mundo repleto de conflitos e divisões. O manual começa com o leitor familiarizado com o pacote de ferramentas Automated Driving Toolbox, que oferece um conjunto completo de algoritmos e funções para aplicações ADAS e condução autônoma. Ele enfatiza a capacidade da ferramenta de modelar e testar diferentes sensores, combinar sensores, planejar a rota e a lógica do controle do veículo, permitindo que os usuários desenvolvam e avaliem esses componentes de forma realista e precisa. Além disso, discute a integração dos dados da HERE HD Live Map e das redes de trânsito de OpenDRIVE®, permitindo o acesso sem obstáculos a dados cartográficos de alta qualidade e funções avançadas, como marcadores de faixas de movimento e limitações de velocidade. Para facilitar a aprendizagem e avaliação de algoritmos de percepção, o manual fornece o Ground Truth Labeler, que automatiza a marcação de dados da verdade terrestre.

MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021a fornisce una panoramica dettagliata degli algoritmi e degli strumenti utilizzati per progettare, modellare e testare i sistemi avanzati di assistenza al conducente (ADAS) e le tecnologie di guida autonoma. Il manuale comprende la progettazione, la simulazione e la valutazione di diversi sensori, tra cui telecamere, radar e lidar, e la loro fusione per migliorare la percezione e la presa di decisioni. Il testo sottolinea l'importanza di comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne come base per la sopravvivenza dell'uomo e dell'unità in un mondo pieno di conflitti e divisioni. La guida inizia con la conoscenza del lettore del pacchetto di strumenti Automated Driving Toolbox, che offre un insieme completo di algoritmi e funzioni per applicazioni ADAS e guida autonoma. Sottolinea la capacità degli strumenti di modellare e testare diversi sensori, unire i sensori, pianificare il percorso e la logica di guida del veicolo, consentendo agli utenti di sviluppare e valutare questi componenti in modo realistico e preciso. discute inoltre dell'integrazione dei dati HERE HD Live Map e delle reti stradali per garantire l'accesso senza ostacoli ai dati cartografici di alta qualità e alle funzionalità avanzate, come i marcatori di corsia e i limiti di velocità. Per facilitare l'apprendimento e la valutazione degli algoritmi percettivi, il manuale contiene Ground Truth Labeler, che automatizza l'etichettatura dei dati della verità terrestre.

Das Buch „MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021a“ bietet einen detaillierten Überblick über die Algorithmen und Tools, die bei der Entwicklung, mulation und Erprobung von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonomen Fahrtechnologien verwendet werden. Der itfaden umfasst das Design, die Modellierung und die Bewertung verschiedener Sensoren, einschließlich Kameras, Radar und Lidar, und deren Zusammenführung, um die Wahrnehmung und Entscheidungsfindung zu verbessern. Der Text betont die Bedeutung des Verständnisses des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das menschliche Überleben und die Einheit in einer Welt voller Konflikte und Spaltungen. Der itfaden beginnt damit, den ser mit der Automated Driving Toolbox vertraut zu machen, die eine umfassende Palette von Algorithmen und Funktionen für ADAS- und autonome Fahranwendungen bietet. Es hebt die Möglichkeiten des Toolkits bei der Modellierung und Prüfung verschiedener Sensoren, der Sensorkombination, der Routenplanung und der Fahrzeugsteuerungslogik hervor, so dass Benutzer diese Komponenten realistisch und genau entwickeln und bewerten können. Darüber hinaus diskutiert es die Integration von HERE HD Live Map-Daten und OpenDRIVE® Straßennetzen, die einen nahtlosen Zugriff auf hochwertige Kartendaten und erweiterte Funktionen wie Fahrspurmarkierungen und Geschwindigkeitsbegrenzungen ermöglichen. Um das rnen und die Bewertung von Wahrnehmungsalgorithmen zu erleichtern, stellt das Handbuch die Anwendung Ground Truth Labeler vor, die die Markierung von terrestrischen Wahrheitsdaten automatisiert.

MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021a zapewnia szczegółowy przegląd algorytmów i narzędzi stosowanych w opracowywaniu, modelowaniu i testowaniu zaawansowanych systemów wspomagania kierowcy (ADAS) oraz autonomicznych technologii jazdy. Wytyczne obejmują projektowanie, modelowanie i ocenę różnych czujników, w tym kamer, radarów i lidarów, oraz łączenie ich w celu poprawy postrzegania i podejmowania decyzji. W tekście podkreślono znaczenie zrozumienia technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy ludzkiego przetrwania i jedności w świecie wypełnionym konfliktami i podziałami. Przewodnik rozpoczyna się od wprowadzenia do czytnika zautomatyzowanego zestawu narzędzi do jazdy, który oferuje kompleksowy zestaw algorytmów i funkcji dla aplikacji ADAS i autonomicznych aplikacji do jazdy. Podkreśla możliwości zestawu narzędzi w zakresie symulacji i testowania różnych czujników, łączenia czujników, planowania trasy i logiki sterowania pojazdem, umożliwiając użytkownikom projektowanie i ocenę tych komponentów w realistyczny i dokładny sposób. Ponadto omawia integrację danych HERE HD Live Map i sieci drogowych OpenDRIVE®, umożliwiając bezproblemowy dostęp do wysokiej jakości danych mapujących oraz zaawansowanych funkcji, takich jak znaczniki pasa ruchu i ograniczenia prędkości. Aby ułatwić naukę i ocenę algorytmów percepcyjnych, przewodnik wprowadza aplikację Ground Truth Labeler, która automatyzuje etykietowanie naziemnych danych o prawdzie.

MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021a מספק סקירה מפורטת של האלגוריתמים והכלים המשמשים בפיתוח, דוגמנות ובדיקה של מערכות סיוע לנהגים מתקדמים (ADAS) וטכנולוגיות נהיגה אוטונומית. ההנחיה עוסקת בתכנון, דוגמנות והערכה של חיישנים שונים, כולל מצלמות, רדאר ולידרים, ומיזוגם לשיפור התפיסה וקבלת ההחלטות. הטקסט מדגיש את החשיבות של הבנת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות ולאחדות האנושית בעולם מלא בסכסוכים ופילוגים. המדריך מתחיל על ידי הצגת ארגז הכלים האוטומטי לנהיגה לקורא, אשר מציע מערכת מקיפה של אלגוריתמים ותכונות עבור ADAS ויישומי נהיגה אוטונומית. הוא מדגיש את היכולות של ערכת הכלים בסימולציה ובבדיקה של חיישנים שונים, שילוב חיישנים, תכנון מסלול, ולוגיקה של בקרת רכב, ומאפשר למשתמשים לתכנן ולהעריך את הרכיבים האלה באופן ריאליסטי ומדויק. בנוסף, היא דנה באינטגרציה של נתונים של HERE HD Live Map ורשתות OpenDRIVE.COD, המאפשרות גישה ללא תפרים לנתוני מיפוי באיכות גבוהה ותכונות מתקדמות כגון סמני מסלול ומגבלות מהירות. כדי להקל על למידה והערכה של אלגוריתמים תפיסתיים, המדריך מציג את היישום Ground Truth Labeler, אשר ממחיש את התווית של נתוני האמת הקרקעית.''

MATLAB Automated Driving Toolbox Kullanıcı Kılavuzu R2021a, Gelişmiş Sürücü Destek stemleri (ADAS) ve otonom sürüş teknolojilerinin geliştirilmesi, modellenmesi ve test edilmesinde kullanılan algoritmalar ve araçlar hakkında ayrıntılı bir genel bakış sunar. Rehberlik, kameralar, radarlar ve lidarlar dahil olmak üzere çeşitli sensörlerin tasarımını, modellenmesini ve değerlendirilmesini ve algı ve karar vermeyi geliştirmek için bunları birleştirmeyi kapsar. Metin, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecini, çatışmalar ve bölünmelerle dolu bir dünyada insanın hayatta kalması ve birliği için temel olarak anlamanın önemini vurgulamaktadır. Kılavuz, ADAS ve otonom sürüş uygulamaları için kapsamlı bir dizi algoritma ve özellik sunan Otomatik Sürüş Araç Kutusunu okuyucuya tanıtarak başlar. Araç setinin farklı sensörleri simüle etme ve test etme, sensörleri, rota planlamasını ve araç kontrol mantığını bir araya getirme yeteneklerini vurgulayarak, kullanıcıların bu bileşenleri gerçekçi ve doğru bir şekilde tasarlamalarını ve değerlendirmelerini sağlar. Buna ek olarak, HERE HD Live Map verilerinin ve OpenDRIVE® yol ağlarının entegrasyonunu tartışarak, yüksek kaliteli haritalama verilerine ve şerit işaretleri ve hız sınırları gibi gelişmiş özelliklere sorunsuz erişim sağlar. Algısal algoritmaların öğrenilmesini ve değerlendirilmesini kolaylaştırmak için, kılavuz, temel gerçek verilerinin etiketlenmesini otomatikleştiren Ground Truth Etiketleyici uygulamasını tanıtmaktadır.

دليل أدوات القيادة الآلية MATLAB R2021a يوفر لمحة عامة مفصلة عن الخوارزميات والأدوات المستخدمة في تطوير ونمذجة واختبار أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) وتقنيات القيادة الذاتية. وتشمل الإرشادات تصميم ونمذجة وتقييم مختلف أجهزة الاستشعار، بما في ذلك الكاميرات والرادارات والليدار، ودمجها لتحسين الإدراك واتخاذ القرارات. ويشدد النص على أهمية فهم العملية التكنولوجية لتطوير المعارف الحديثة كأساس لبقاء الإنسان ووحدته في عالم مليء بالصراعات والانقسامات. يبدأ الدليل بتقديم صندوق أدوات القيادة الآلي للقارئ، والذي يقدم مجموعة شاملة من الخوارزميات والميزات لتطبيقات القيادة الذاتية و ADAS. يسلط الضوء على قدرات مجموعة الأدوات في محاكاة واختبار أجهزة الاستشعار المختلفة، والجمع بين المستشعرات وتخطيط المسار ومنطق التحكم في السيارة، مما يسمح للمستخدمين بتصميم وتقييم هذه المكونات بطريقة واقعية ودقيقة. بالإضافة إلى ذلك، يناقش دمج بيانات HERE HD Live Map وشبكات الطرق OpenDRIVE®، مما يسمح بالوصول السلس إلى بيانات رسم الخرائط عالية الجودة والميزات المتقدمة مثل علامات المسار وحدود السرعة. لتسهيل تعلم وتقييم الخوارزميات الإدراكية، يقدم الدليل تطبيق Ground Truth Labeler، الذي يقوم بأتمتة تصنيف بيانات الحقيقة الأرضية.

MATLAB 자동 운전 툴박스 사용자 안내서 R2021a는 ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) 및 자율 주행 기술의 개발, 모델링 및 테스트에 사용되는 알고리즘 및 도구에 대한 자세한 개요를 제공합니다. 이 지침에는 카메라, 레이더 및 라이더를 포함한 다양한 센서의 설계, 모델링 및 평가가 포함되며 인식 및 의사 결정을 개선하기 위해 병합됩니다. 이 본문은 갈등과 분열로 가득 찬 세상에서 인간의 생존과 연합의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정을 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 안내서는 ADAS 및 자율 주행 응용 프로그램을위한 포괄적 인 알고리즘 및 기능을 제공하는 Automated Driving Toolbox를 리더에 도입하여 시작합니다. 센서, 경로 계획 및 차량 제어 로직을 결합하여 다양한 센서를 시뮬레이션하고 테스트하는 툴킷의 기능을 강조하여 사용자가 이러한 구성 요소를 사실적이고 정확한 방식으로 설계하고 평가할 수 있습니다. 또한 HERE HD Live Map 데이터와 OpenDRIVE® 도로 네트워크의 통합에 대해 논의하여 고품질 매핑 데이터 및 차선 마커 및 속도 제한과 같은 고급 기능에 원활하게 액세스 할 수 있습니다. 지각 알고리즘의 학습 및 평가를 용이하게하기 위해이 안내서는 지상 진실 데이터의 라벨링을 자동화하는 Ground Truth Labeler 응용 프로그램을 소개합니다.

MATLAB Automated Driving Toolbox User's Guide R2021aは、Advanced Driver Assistance Systems （ADAS）および自動運転技術の開発、モデリング、およびテストに使用されるアルゴリズムとツールの詳細な概要を提供します。ガイダンスは、カメラ、レーダー、ライダーなどの様々なセンサーの設計、モデリング、評価をカバーし、それらを統合して知覚と意思決定を向上させます。このテキストは、紛争と分裂に満ちた世界における人間の生存と団結の基礎として、現代の知識の発展の技術的プロセスを理解することの重要性を強調しています。ガイドは、ADASおよび自動運転アプリケーション向けの包括的なアルゴリズムと機能を提供する自動運転ツールボックスをリーダーに導入することから始まります。これは、さまざまなセンサーのシミュレーションとテスト、センサー、ルート計画、車両制御ロジックの組み合わせにおけるツールキットの機能を強調しており、ユーザーはこれらのコンポーネントを現実的かつ正確に設計および評価することができます。さらに、HERE HD Live MapデータとOpenDRIVE®ロードネットワークの統合について説明し、高品質のマッピングデータと、レーンマーカーや速度制限などの高度な機能へのシームレスなアクセスを可能にします。知覚アルゴリズムの学習と評価を容易にするために、このガイドでは、地上真理データのラベル付けを自動化するGround Truth Labelerアプリケーションを紹介します。