Matlab Driving Data Importer
Encapsule les logs bruts de capteurs de conduite (GPS, lidar, caméra, pistes) dans des objets MATLAB scenariobuilder
Fonctionne avec configuration
Ce que fait
Guide Claude à importer des données de capteurs de conduite enregistrées (GPS, caméra, lidar, pistes d'acteurs, voies) à partir de jeux de données comme KITTI, nuScenes, Waymo, ROS bags, ou CSV dans des objets MATLAB scenariobuilder.*, puis à synchroniser, recadrer, corriger les décalages et normaliser les horodatages avant la construction de scénarios. Se déclenche lorsqu'un utilisateur a des logs bruts de conduite/véhicule/capteurs à encapsuler, demande de synchroniser ou d'aligner des enregistrements multi-capteurs, ou nomme drivingLogAnalyzer/DLA ; il transfère la génération de scénarios et l'exportation RoadRunner à matlab-scenario-builder. Nécessite MATLAB avec Automated Driving Toolbox et Scenario Builder.
Rapport de test
Récupéré SKILL.md + manifest.yaml et les deux fichiers référencés (references/sensor-import-api.md, references/workflow-driving-log-analyzer.md) bruts — tous deux HTTP 200. Le frontmatter est parsé avec name+description ; aucun chemin machine codé en dur ; l'analyse de sécurité pour curl|sh, base64, exfiltration d'identifiants et chaînes d'injection n'a rien trouvé (les références avertissent même contre la fabrication de wrappers inexistants). Test de sortie : tâche "charger un CSV de log de conduite (time,lat,lon,alt) GPS dans un objet scenariobuilder pour une construction de scénario ultérieure." Artefact de référence : t=readtable(...) ; gpsData=scenariobuilder.GPSData(t.time,t.lat,t.lon,t.alt) ; et une suggestion d'ouvrir drivingLogAnalyzer pour vérifier. L'artefact de compétence ajoute la paire canonique convertTimestamps(gpsData,"numeric") + timeRef=normalizeTimestamps(gpsData), une note de mise à zéro de l'altitude, une étape d'inspection initiale, et selon la Règle 0 NE LANCE PAS automatiquement DLA — enregistre dans le bac à sable et transfère à matlab-scenario-builder. La différence concrète est réelle, mais je ne peux pas exécuter MATLAB/Automated Driving Toolbox/Scenario Builder pour confirmer que le code s'exécute ou que la normalisation empêche réellement les échecs en aval revendiqués, donc outputMeasured=false et verdict=setup (étape bloquante : pas de runtime MATLAB).
Testé le: 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.
Commandes et exemples de prompts
/matlab-driving-data-importerEncapsule les logs bruts de capteurs de conduite (GPS, lidar, caméra, pistes) dans des objets MATLAB scenariobuilder
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
Import this KITTI dataset into scenariobuilder objectsSynchronize and crop this recorded lidar dataCompute actor tracks from lidar with no annotations