Delphi采用MATLAB和MATLAB编码器开发并实现了雷达传感器对准算法。
Liang使用MATLAB分析了从道路测试真实车辆中获取的传感器记录数据。借助大量测试数据和强大的MATLAB内置函数，Liang实现并验证了一种雷达传感器对准算法，该算法通过原始雷达检测和主机车速计算传感器未对准角度。该算法计算线性方程组的最小二乘解。它还基于最小二乘解的残差来估计计算角度的精度。
为了验证算法，Liang使用MATLAB中记录的传感器和车辆数据进行了仿真。然后，他使用MATLAB脚本处理了大量的车辆数据，验证了算法计算的传感器错位角的准确性。
他使用MATLAB编码器从算法中生成C代码。他通过在MATLAB测试代码中调用MEX函数来验证C代码，并将生成的代码的结果与原始MATLAB算法的结果进行比较，在几分钟内完成了每次迭代。
最初，在ARM10处理器上运行生成的C代码在3毫秒以上的时间内计算出失准角。Liang删除了冗余逻辑，组合了for-loop，并在MATLAB代码中执行了其他优化，直到生成的代码在不到1毫秒的时间内完成计算，这满足了吞吐量要求。
按照计划，Liang将改进算法的验证C代码交付给软件集成团队，以便集成到生产系统中。
德尔福已经在几家原始设备制造商的生产车辆的主动安全系统中使用了这种雷达传感器对准算法，但没有报告任何缺陷。
Liang和他的同事使用MATLAB和MATLAB编码器设计并实现了其他几种生产算法，包括目标选择算法，该算法使用融合轨迹信息、摄像机视觉对象和宿主车辆信息为OEM的主动安全功能选择合适的目标。
