MATLAB e Simulink per veicoli fuoristrada

Impara come creare test bench virtuali per sviluppare e convalidare il controllo e l’autonomia di macchinari pesanti.

Gli ingegneri che sviluppano funzionalità avanzate di controllo, automazione e autonomia per le macchine movimento terra in settori quali l'edilizia, l'industria mineraria, l'agricoltura e la silvicoltura possono seguire questo tutorial e alcuni esempi per costruire un test bench virtuale per i veicoli fuoristrada.

Questo test bench virtuale consentirà di combinare la modellazione fisica ad alta fedeltà, la progettazione cinematica e la simulazione virtuale fotorealistica per perfezionare e validare gli algoritmi avanzati di controllo, automazione e guida autonoma per i veicoli fuoristrada, garantendone le prestazioni affidabili prima della distribuzione.

Progettazione avanzata del controllo, dell'automazione e dell'autonomia per veicoli fuoristrada

10 casi d’uso principali

  1. Genera dati sintetici dei sensori attraverso simulazioni di scenari per sviluppare algoritmi di controllo e guida autonoma.
  2. Migliora la progettazione dei controller con modelli IMU e GPS ad alta fedeltà, in grado di catturare gli effetti del mondo reale.
  3. Esegui la fusione dei dati dei sensori per la stima della posa e la navigazione di veicoli fuoristrada utilizzando INS e GNSS.
  4. Genera percorsi per manovre su terreni complessi, tenendo conto della cinematica del veicolo e degli ostacoli.
  5. Progetta controller di tracking della traiettoria che rispettino i vincoli relativi a velocità, accelerazione e attuatori.
  6. Simula operazioni autonome di movimento terra con escavatori utilizzando cinematica inversa e LiDAR per il controllo del movimento.
  7. Visualizza il movimento di veicoli fuoristrada in ambienti 3D fotorealistici utilizzando Unreal Engine®.
  8. Testa progetti di controlli in simulazioni Hardware-In-the-Loop (HIL) con Speedgoat.
  9. Simula oggetti dinamici per modellare interazioni realistiche con veicoli fuoristrada nelle simulazioni di scenari.
  10. Distribuisci e valida algoritmi di controllo e guida autonoma su hardware embedded.

Fusione di sensori IMU con Simulink.

Simula il path following su una macchina target in tempo reale Speedgoat.