MATLAB und Simulink für autonome Unterwasserfahrzeuge

Interdisziplinäre Teams können MATLAB und Simulink als gemeinsame Integrationsumgebung für den gesamten Arbeitsablauf von autonomen Unterwasserfahrzeugen nutzen. Von der Systemtechnik bis hin zur Plattformmodellierung, Umgebungssimulation und dem Entwurf von Autonomiealgorithmen – mit Model-Based Design können Sie Risiken reduzieren und Vertrauen in die Systemleistung aufbauen, lange bevor der Seetest stattfindet.

Einsatz von MATLAB für AUVs

Entwurf, Modellierung und Simulation von autonomen Unterwasserfahrzeugen

AUV intensiv (7 Videos)

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

Durchführung von Handelsstudien und Entwicklung von Architekturen, die Anforderungen mit Simulink-Modellen verknüpfen

Mit MATLAB und Simulink können Sie einen echten Digital Thread erstellen – von den Anforderungen über die Systemarchitektur bis hin zur Implementierung und Codegenerierung. So können Sie mittels Dynamikmodellen (wie elektromechanische Systeme und Propeller) Handelsstudien durchführen, hochwertige Modellierungen von Kommunikationssystemen für die Missionsplanung auswerten und Energiesysteme modellieren, um das System im Hinblick auf Energiebeschränkungen wie Batteriekapazität oder Spitzenlast zu bewerten. Mit Middleware wie DDS und ROS können Komponenten und Anwendungen Informationen austauschen und zusammenarbeiten, während das Design reift.

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Modellierung und Visualisierung komplexer 3D-Dynamik und elektromechanischer Verhaltensweisen

Mit MATLAB und Simulink können Sie leistungsstarke und effiziente Mehrbereichsmodelle von Unterwasserplattformen erstellen. Die Modellierung physikalischer Systeme mit Simscape und Simscape Multibody ermöglicht die Integration von Hydrodynamik, Flüssigkeitseffekten, dynamischem Verhalten und Trägheitseffekten aus CAD-Modellen. Mit Simscape Electrical können Sie Modelle von Energiesystemen mit elektronischen und mechatronischen Komponenten wie Batterien und Strahlrudern erstellen. Mit einem realistischen elektromechanischen Anlagenmodell können Sie Komponentenausfälle simulieren und die Leistung auf Systemebene bewerten. Durch Simulink schließen Sie den Kreis, indem Sie Ihre Anlagenmodelle mit niedrig aufgelösten quaderförmigen Umgebungen oder fotorealistischen Welten in Unreal Engine verbinden, um das Sensorverhalten zu simulieren, Wahrnehmungsalgorithmen zu validieren und Ihre Ergebnisse zu präsentieren.

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Nutzung von Modellen für Sensorik, Wahrnehmung und Einsatzplanung

MATLAB und Simulink stellen Ihnen die nötigen Werkzeuge zur Verfügung, um Ihre Algorithmen zu entwickeln und die Systemleistung zu optimieren. Sie können mittels Sensormodellen wie Sonar, Phased Arrays und Inertialmesseinheiten (IMU) in Prototypen darstellen, wie Ihr System eine Umgebung für Sensor Fusion, Lokalisierung, Kartierung und Tracking erfasst. Mit MATLAB und Simulink können Sie mit Funktionen für Machine Learning und Deep Learning den Autonomiegrad Ihres Fahrzeugs erhöhen. Zusätzlich sind die Communications Toolbox und die Phased Array System Toolbox bei der Analyse von Signalausbreitungs- und Pfadverlustmodellen für die Missionsplanung oder die Kommunikationsleistung hilfreich.

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Entwerfen und Optimieren von Steuerungen für mehrere Stufen von Freiheit und einschränkenden Bedingungen

Mit MATLAB und Simulink können Sie Bewegungsplanung und Pfadverfolgungskontrolle für Ihre Meeresfahrzeuge entwerfen, durch Iteration annähern und optimieren. Sie können die Bewegung des Fahrzeugs in 2D und 3D simulieren. Bei der 3D-Simulation können Sie Kopplungseffekte der Bewegung des Meeresfahrzeugs in verschiedenen Achsen modellieren und beobachten. Während der Simulation der Bewegung können Sie Parameter wie Energieverbrauch und Wenderadius verfolgen und Ihren Bewegungsplaner nach bestimmten Kriterien optimieren. In MATLAB und Simulink entworfene Bewegungssteuerungen lassen sich direkt auf Embedded-Hardware wie Mikrocontrollern und FPGAs einsetzen.

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Entwicklung und Test von Autonomie-Algorithmen

Mit MATLAB und Simulink können Sie die Systemlogik modellieren und Bewegungsplaner und Algorithmen evaluieren. Beispiele für Bewegungsplanung, Lokalisierung und Kartierung erleichtern Ihnen den Einstieg in kundenspezifische Lösungen und bieten Benchmarks für Tests. Mit einstellbaren Parametern wie Reichweite, Auflösung, Rauschen und Leistung können Sie Designkompromisse zwischen Sensoroptionen austarieren. Sie können auch Pfadplaner entwerfen, die Fahrzeugdynamik mit hoher Detailtreue oder auf Systemebene berücksichtigen, wie z. B. Rollwinkel und minimaler Wenderadius. Stateflow ermöglicht es Ihnen, Systeme zur übergeordneten Steuerung, zur Aufgabenplanung und zum Störungsmanagement zu entwerfen und zu entwickeln.