MATLAB et Simulink permettent aux entreprises de l’industrie automobile d'accélérer les processus de développement de véhicules tout en répondant aux exigences du marché en termes de sécurité, de confort, de consommation de carburant et de performances.
Les ingénieurs automobiles utilisent MATLAB et Simulink pour :
- Exécuter des simulations afin d'évaluer les compromis et d'optimiser les systèmes
- Développer et tester les algorithmes de perception, de planification et de contrôle
- Valider rapidement les spécifications via le prototypage rapide
- Générer du code pour le prototypage ou la production, en virgule flottante ou fixe, pour des cible de type MCU, GPU, SoC ou FPGA
- Analyser les données de flottes de véhicules de tests ou de série
- Se conformer aux normes AUTOSTAR et ISO 26262
« Simulink est particulièrement utile dans deux étapes de notre processus de développement. Très tôt, il nous permet d'essayer de nouvelles idées et de visualiser leur fonctionnement. Après avoir généré du code et mené des tests embarqués, nous pouvons effectuer de multiples simulations, affiner notre design et regénérer du code pour l’itération suivante. »
Systèmes de conduite autonome et ADAS
Utilisez MATLAB et Simulink pour accélérer le développement de fonctions de conduite autonome, notamment les fonctions de perception, de planification et de contrôle. Exécutez des simulations dans Simulink pour tester, intégrer et calibrer ces fonctions en utilisant des scènes générées de manière programmatique et étendez la couverture des tests à l’aide de nombreuses conditions de route, de circulation et d'environnement sans recourir à des véhicules prototypes.
L'Intelligence Artificielle dans l'ingénierie automobile
Utilisez MATLAB pour accéder et traiter les données de flottes et de véhicules, pour développer des modèles de Machine Learning et des modèles prédictifs, et pour déployer des modèles sur des systèmes informatiques internes d’une entreprise. Avec MATLAB, vous pouvez accéder aux données stockées dans des fichiers, des bases de données et sur le cloud. Le logiciel vous permet d'explorer les approches de modélisation utilisant des applications de Machine Learning et de Deep Learning, et également d'accélérer les algorithmes à l'aide du traitement en parallèle sur des CPU, des GPU NVIDIA®, sur le cloud ou des data centers. La conversion automatique de modèles de Machine Learning vers du code C/C++ et de modèles de Deep Learning en code CUDA® vous aide à déployer des modèles ou des réseaux entraînés sur des systèmes informatiques de production, sans avoir à les recoder dans un autre langage.
Témoignages clients
- Détection de survirage à l'aide du Machine Learning chez BMW Automobiles
- MATLAB pour l'analyse de données (3:55)
- Maintenance prédictive avec MATLAB chez Daimler : correspondance de motifs pour des séries de données temporelles
- Analyse prédictive avec MATLAB
- Mahindra estime les conditions de route grâce au Machine Learning avec Simulink
AUTOSAR
MathWorks est un membre Premium d'AUTOSAR et participe activement au développement de la norme en se concentrant sur l'application complète du Model-Based Design au processus de développement AUTOSAR. Utilisez Simulink et AUTOSAR Blockset pour concevoir et simuler des systèmes AUTOSAR. Utilisez ensuite Embedded Coder pour générer du code AUTOSAR C pour la plateforme « Classic » ou C++ pour la plateforme « Adaptative ». La création d‘architectures avec System Composer ainsi que les intégrations de type round-trip ARXML-based sont supportées.
Témoignages clients
- Développement vertical de systèmes AUTOSAR chez John Deere (18:34) (PDF)
- Fiat Chrysler Automobile exploite le Model-Based Design, la génération automatique de code C et AUTOSAR pour créer l'architecture et implémenter le contrôle moteur des véhicules de série
- Développement logiciel basé sur des modèles : le point de vue d'un OEM (24:55) (PDF)
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ISO 26262
Utilisez MATLAB et Simulink avec un processus Model-Based Design de référence pour atteindre la rigueur de processus imposée par la norme de sécurité fonctionnelle ISO 26262. Embedded Coder, les outils de vérification de modèle de Simulink et les outils de vérification de code de Polyspace® sont pré-certifiés par TÜV SÜD pour l’ISO 26262 pour les ASIL A-D. Ces certifications sont attribuées sur la base d'un processus automatisé de vérifications spécifiques à une application. Il permet les tests comparatifs de modèles et de code. En plus de la génération de code C, les cas d'utilisation de l'outil Embedded Coder pour la certification ISO 26262 incluent des fonctionnalités de génération de code AUTOSAR et C++.
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Véhicules électriques
Grâce au Model-Based Design, vous pouvez utiliser des simulations pour effectuer des études d'architecture de systèmes de transmission électrique, et pour dimensionner les composants clés, tels que le pack batterie et le moteur électrique, avant de construire des véhicules prototypes. Utilisez le prototypage rapide, la vérification de modèles et la génération de code de production afin de passer rapidement du concept au prototype, puis à la production des contrôleurs clés dans un véhicule électrique, notamment l'unité de contrôle du véhicule (VCU), Électrification et le système de gestion de batterie (BMS).
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Jack Little, président et cofondateur de MathWorks, s'exprime lors de la conférence Bosch Connected World 2018 au sujet des outils et des processus de développement de systèmes automobiles autonomes et robustes.
