Matlab Driving Data Importer
Verpackt rohe Fahr-Sensorprotokolle (GPS, Lidar, Kamera, Spuren) in MATLAB scenariobuilder-Objekte
Funktioniert mit Setup
Was es kann
Leitet Claude an, aufgezeichnete Fahr-Sensordaten (GPS, Kamera, Lidar, Akteurspuren, Fahrspuren) aus Datensätzen wie KITTI, nuScenes, Waymo, ROS bags oder CSV in MATLAB scenariobuilder.*-Objekte zu importieren, dann Zeitstempel zu synchronisieren, zuzuschneiden, Offset-zu-korrigieren und zu normalisieren, bevor das Szenario erstellt wird. Wird ausgelöst, wenn ein Benutzer rohe Fahr-/Fahrzeug-/Sensorprotokolle verpacken möchte, Multi-Sensor-Aufzeichnungen synchronisieren oder ausrichten möchte oder drivingLogAnalyzer/DLA nennt; es übergibt die Szenariogenerierung und den RoadRunner-Export an matlab-scenario-builder. Erfordert MATLAB mit Automated Driving Toolbox und Scenario Builder.
Testbericht
SKILL.md + manifest.yaml und beide referenzierten Dateien (references/sensor-import-api.md, references/workflow-driving-log-analyzer.md) roh abgerufen – beide HTTP 200. Frontmatter wird mit Name+Beschreibung geparst; keine fest codierten Maschinenpfade; Sicherheitsprüfung auf curl|sh, base64, Credential-Exfiltration und Injection-Strings ergab nichts (Referenzen warnen sogar vor der Erstellung nicht existierender Wrapper). Ausgabetest: Aufgabe "load a driving-log CSV (time,lat,lon,alt) GPS into a scenariobuilder object for later scenario building." Baseline-Artefakt: t=readtable(...); gpsData=scenariobuilder.GPSData(t.time,t.lat,t.lon,t.alt); und ein Vorschlag, drivingLogAnalyzer zur Überprüfung zu öffnen. Skill-Artefakt fügt das kanonische convertTimestamps(gpsData,"numeric") + timeRef=normalizeTimestamps(gpsData)-Paar, eine Notiz zur Höhennullung, einen Inspect-First-Schritt hinzu und startet gemäß Regel 0 DLA NICHT automatisch – speichert in der Sandbox und übergibt an matlab-scenario-builder. Der konkrete Unterschied ist real, aber ich kann MATLAB/Automated Driving Toolbox/Scenario Builder nicht ausführen, um zu bestätigen, dass der Code ausgeführt wird oder dass die Normalisierung die behaupteten nachgelagerten Fehler tatsächlich verhindert, daher outputMeasured=false und verdict=setup (blockierender Schritt: keine MATLAB-Laufzeit).
Getestet am: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone --depth 1 https://github.com/matlab/matlab-agentic-toolkit.git /tmp/matlab-driving-data-importer-src mkdir -p ~/.claude/skills cp -R /tmp/matlab-driving-data-importer-src/skills-catalog/automotive/matlab-driving-data-importer ~/.claude/skills/matlab-driving-data-importer # Requires MATLAB R2024b+ with Automated Driving Toolbox AND Scenario Builder for Automated Driving Toolbox. # Meant to run inside the matlab-agentic-toolkit (needs evaluate_matlab_code / run_matlab_file / check_matlab_code tools). # Ships two references (references/sensor-import-api.md, references/workflow-driving-log-analyzer.md) copied by the -R above.
Befehle & Beispiel-Prompts
/matlab-driving-data-importerVerpackt rohe Fahr-Sensorprotokolle (GPS, Lidar, Kamera, Spuren) in MATLAB scenariobuilder-Objekte
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
Import this KITTI dataset into scenariobuilder objectsSynchronize and crop this recorded lidar dataCompute actor tracks from lidar with no annotations