MATLAB e Simulink per veicoli sottomarini autonomi

I team interdisciplinari utilizzano MATLAB e Simulink come ambiente di integrazione comune per l’intero workflow di veicoli sottomarini autonomi. Dall’ingegneria dei sistemi alla modellazione di piattaforme, la simulazione di ambienti e la progettazione di algoritmi autonomi, la progettazione Model-Based aiuta a ridurre i rischi e a creare fiducia nelle prestazioni dei sistemi ancor prima della prova in mare.

Utilizzo di MATLAB per AUV

Progettazione, modellazione e simulazione di un veicolo sottomarino autonomo

Approfondimento sugli AUV (7 video)

MATLAB Day for Marine Robotics & Autonomous Systems (4 video)

Esecuzione di indagini commerciali e sviluppo di architetture che collegano i requisiti ai modelli Simulink

È possibile utilizzare MATLAB e Simulink per creare un vero thread digitale che traccia i requisiti in base all’architettura del sistema, fino all’implementazione e alla generazione di codice. Ciò consente di eseguire indagini commerciali mediante modelli dinamici (come sistemi elettromeccanici ed eliche), valutare la modellazione di sistemi di comunicazione di alto livello per la pianificazione di missioni ed eseguire la modellazione di sistemi di alimentazione per valutarli in base a vincoli di alimentazione come la capacità delle batterie o il carico di picco. Con middleware come DDS e ROS, i componenti e le applicazioni sono in grado di condividere informazioni e interagire durante le fasi di sviluppo del progetto.

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Modellazione e visualizzazione di dinamiche 3D complesse e comportamenti elettromeccanici

Con MATLAB e Simulink è possibile costruire potenti ed efficienti modelli multidominio di piattaforme sottomarine. La modellazione fisica con Simscape e Simscape Multibody consente di integrare l’idrodinamica, gli effetti dei fluidi, i comportamenti dinamici e gli effetti inerziali da modelli CAD. Simscape Electrical consente di costruire modelli di sistemi di alimentazione con componenti elettronici e meccatronici come batterie e propulsori. Con un modello realistico di un impianto elettromeccanico è possibile simulare i guasti ai componenti e valutarne le prestazioni a livello di sistema. Con Simulink, infine, è possibile chiudere il ciclo collegando i modelli d’impianto ad ambienti cuboidi a bassa risoluzione o a mondi fotorealistici in Unreal Engine per simulare il comportamento dei sensori, convalidare gli algoritmi di percezione e presentarne i risultati.

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Utilizzo di modelli per il rilevamento, la percezione e la pianificazione di missioni

MATLAB e Simulink forniscono strumenti per sviluppare algoritmi e ottimizzare le prestazioni del sistema. È possibile utilizzare modelli di sensori, come sonar, phased array e unità di misura inerziale (IMU) per prototipare il modo in cui il sistema rileva un ambiente per la fusione di sensori, la localizzazione, la mappatura e il tracking. MATLAB e Simulink consentono di aumentare il livello di autonomia del veicolo mediante funzionalità di Machine Learning e Deep Learning. Inoltre, Communications Toolbox e Phased Array System Toolbox facilitano l’analisi della propagazione dei segnali e dei modelli di path loss per la pianificazione di missioni o le prestazioni di comunicazione.

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Progettazione e ottimizzazione di controller per più gradi di libertà e vincoli

È possibile utilizzare MATLAB e Simulink per progettare, iterare e ottimizzare i controller di pianificazione del movimento e path following per veicoli oceanici. È possibile simulare il movimento del veicolo in 2D e 3D. La simulazione 3D consente di modellare e osservare gli effetti di accoppiamento del movimento del veicolo oceanico in vari assi. Durante la simulazione del movimento è possibile monitorare parametri come il consumo di energia e il raggio di sterzata e ottimizzare il pianificatore di movimento per criteri specifici. È possibile distribuire i controller di movimento progettati in MATLAB e Simulink direttamente su hardware embedded come microcontroller e FPGA.

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Sviluppo e test di algoritmi autonomi

È possibile utilizzare MATLAB e Simulink per modellare la logica dei sistemi e valutare pianificatori e algoritmi di movimento. Gli esempi per la pianificazione del movimento, la localizzazione e la mappatura aiutano a creare soluzioni personalizzate e forniscono benchmark per il test. È possibile esplorare i tradeoff di progettazione tra le opzioni dei sensori con parametri regolabili come l’intervallo, la risoluzione, il rumore e la potenza. Inoltre, è possibile progettare pianificatori di traiettorie che prendono in considerazione le dinamiche dei veicoli ad alta fedeltà o a livello di sistema, come l’angolo di rollio e il raggio di sterzata minimo. Stateflow consente di progettare e sviluppare sistemi di controllo di supervisione, pianificazione delle attività e gestione dei guasti.