MATLAB e Simulink per
MATLAB e Simulink offrono capacità di accelerazione dello sviluppo di aeromobili a pilotaggio remoto (APR) e applicazioni di volo autonomo.
Con MATLAB e Simulink, è possibile:
- Modellare e analizzare un'architettura di sistema APR
- Progettare algoritmi di controllo di volo e simulare mediante un modello di impianto APR includendo fattori ambientali
- Sviluppare sistemi di percezione e programmazione del movimento per il volo autonomo utilizzando algoritmi predefiniti, modelli di sensori e app per la Computer Vision, elaborazione di dati LIDAR e radar e fusione di sensori
- Valutare le prestazioni degli APR in un ambiente di simulazione 3D a circuito chiuso
- Generare automaticamente il codice di produzione da distribuire ai controller di volo e alle schede di bordo
- Connettersi a APR e controllarli da MATLAB e Simulink
- Analizzare la telemetria del volo degli APR e i dati di payload
"La modellazione e la simulazione con Simulink è l'unico modo per ottenere i risultati di cui abbiamo bisogno alla velocità e con la qualità che oggi è lecito aspettarsi nel nostro settore. Se dovessimo fare tutto manualmente e fare affidamento esclusivamente sui test di volo, avremmo bisogno di più iterazioni di correzione dei bug e di più tempo di prova per ciascuna iterazione. Il problema diventerebbe ingestibile. Non c'è altro modo".
Utilizzo di MATLAB e Simulink
per lo sviluppo di APR
Sviluppo della piattaforma APR
Utilizzando MATLAB e Simulink, puoi modellare e analizzare le architetture dei sistemi APR collegandoti ai requisiti. Puoi progettare e testare i tuoi algoritmi di controllo del volo con modelli di impianto in simulazione senza hardware e ridurre il rischio prima dei test di volo. Il codice di produzione per il software di controllo di volo può quindi essere generato automaticamente per l'implementazione di hardware. MATLAB e Simulink ti consentono di:
- Sviluppare ed esaminare modelli di architettura APR mediante collegamento ai requisiti
- Modellare piattaforme APR, sistemi di controllo di volo ed effetti ambientali per integrare ed eseguire simulazioni a livello di sistema
- Generare automaticamente il codice di produzione da implementare su microprocessori, FPGA e GPU
- Connettersi a diffusi piloti automatici di APR, come PX4, e hardware economici come Raspberry Pi™
- Connettersi all'hardware dell'APR utilizzando il protocollo di comunicazione Micro Air Vehicle Link (MAVLink) e analizzare i dati della telemetria di volo utilizzando app interattive
Percezione e localizzazione
Per il volo autonomo, l'APR deve avere consapevolezza di sé e consapevolezza situazionale. MATLAB e Simulink forniscono algoritmi predefiniti e modelli di sensori per la creazione di applicazioni di rilevamento, mappatura e localizzazione di oggetti. Simula le letture dei sensori IMU/GPS per progettare algoritmi di fusione e localizzazione per la stima di posa degli APR. Utilizza il Deep Learning e il Machine Learning per sviluppare algoritmi per il rilevamento di oggetti e persone o crea applicazioni per ispezioni visive mediante APR. Con MATLAB e Simulink, è possibile:
- Eseguire rilevamento e tracking di oggetti, stima del movimento, elaborazione di nuvole di punti 3D e fusione di sensori
- Utilizzare il Deep Learning per la classificazione delle immagini, la regressione e l'apprendimento delle feature
- Creare una mappa ambientale utilizzando algoritmi SLAM 3D LIDAR e SLAM visivi
- Progettare e simulare algoritmi di fusione dei sensori per la localizzazione
- Convertire automaticamente gli algoritmi in codice C/C++, a virgola fissa, HDL o CUDA®
Pianificazione e controllo del movimento
Un APR autonomo deve navigare nell'ambiente per completare un'attività seguendo un percorso privo di collisioni. MATLAB e Simulink forniscono funzionalità per creare missioni di APR e pianificare percorsi complessi utilizzando algoritmi predefiniti e librerie di blocchi. È inoltre possibile eseguire valutazioni iniziali del piano di movimento dell'APR utilizzando funzionalità di animazione integrate. Utilizzando MATLAB e Simulink, è possibile:
- Progettare e simulare missioni APR utilizzando modelli di guida APR con waypoint following, orbit following e gestione di traiettorie
- Utilizzare pianificatori di traiettorie come Hybrid A* e RRT* per i percorsi APR
- Eseguire l'ottimizzazione e il controllo della traiettoria utilizzando il controllo predittivo del modello
- Applicare il reinforcement learning per generare traiettorie APR
- Animare il volo di APR in MATLAB
Test basati sulla simulazione
L'utilizzo della simulazione consente di rilevare errori di progettazione nei test virtuali e riduce il rischio e il costo dei test di volo con hardware. Puoi integrare modelli d’impianto APR, comandi di volo e algoritmi di volo autonomi in MATLAB e Simulink, quindi eseguire e automatizzare i test di simulazione. È inoltre possibile sintetizzare le letture dei sensori per simulazioni a circuito chiuso dell'applicazione APR autonoma in ambienti di simulazione fotorealistica. MATLAB e Simulink ti consentono di:
- Simulare sensori per applicazioni APR autonome come GPS, INS, LIDAR e fotocamera
- Creare scenari APR e simulare in un ambiente di simulazione con cuboidi
- Effettuare l'integrazione di Unreal Engine® di Epic Games® per simulazioni 3D fotorealistiche
- Simulare applicazioni APR autonome collegandosi a ROS/ROS2 e simulatori come Gazebo
- Includere blocchi di strumentazione della cabina di pilotaggio per visualizzare le informazioni sullo stato del volo in modelli Simulink
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