MATLAB et Simulink
MATLAB et Simulink proposent des fonctionnalités permettant d'accélérer le développement de drones et d'applications de vol autonome.
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Modéliser et analyser l'architecture système d'un drone
- Concevoir des algorithmes de contrôle de vol et simuler un modèle physique du drone en ajoutant des facteurs environnementaux
- Développer des systèmes de perception et de planification de mouvement pour des vols autonomes avec des algorithmes prédéfinis, des modèles de capteurs et des applications pour la Computer Vision, le traitement de données LiDAR et radar et la fusion de capteurs
- Évaluer les performances des drones dans un environnement de simulation 3D en boucle fermée
- Générer automatiquement le code de production à déployer sur des contrôleurs de vol et des cartes de calcul embarquées
- Se connecter à un drone et le contrôler à partir de MATLAB et de Simulink
- Analyser les données de télémétrie et de charge utile du vol
« La modélisation et la simulation avec Simulink sont les seuls moyens d'obtenir les résultats dont nous avons besoin, avec la rapidité et la qualité attendue aujourd'hui dans notre secteur. Si nous devions tout faire manuellement et nous fier uniquement aux essais en vol, nous aurions besoin de faire plus d'itérations pour corriger des bugs et de plus de temps de test par itération. Les problèmes deviendraient de plus en plus difficiles à résoudre. Il n'est pas possible de faire autrement. »
Jan Vervoorst, Intel
Utiliser MATLAB et Simulink
pour le développement de drones
Développement de plateforme de drone
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez modéliser et analyser les architectures systèmes des drones tout en établissant des liens avec les exigences. Vous pouvez concevoir et tester vos algorithmes de contrôle de vol avec des modèles physiques en simulation sans hardware et réduire les risques avant les essais en vol. Il est ensuite possible de générer automatiquement le code de production du software de contrôle de vol pour l'implémentation hardware. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Développer et examiner des modèles d'architecture de drone tout en établissant des liens avec les exigences
- Modéliser des plateformes de drones, des systèmes de contrôle de vol et les effets de l'environnement pour intégrer et réaliser des simulations au niveau système
- Générer automatiquement le code de production à implémenter sur des microprocesseurs, des cartes FPGA ou des GPU
- Vous connecter à des autopilotes de drone, tels que PX4, et à du hardware low-cost comme Raspberry Pi™
- Vous connecter au hardware du drone en utilisant le protocole de communication MAVLink (Micro Air Vehicle Link) et analyser les données de télémétrie de vol avec des applications interactives
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Perception et localisation
Pour un vol autonome, chaque drone doit avoir une conscience de lui-même et une conscience situationnelle. MATLAB et Simulink proposent des algorithmes prédéfinis et des modèles de capteurs pour élaborer des applications de détection d'objets, de cartographie et de localisation. Simulez les lectures de capteurs IMU/GPS pour concevoir des algorithmes de fusion et de localisation afin d'estimer la pose du drone. Utiliser le Deep Learning et le Machine Learning pour développer des algorithmes de détection d'objets et de personnes, ou pour construire des applications d'inspection visuelle avec des drones. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Effectuer la détection et le pistage d'objets, l'estimation des mouvements, le traitement de nuages de points 3D et la fusion des capteurs
- Utiliser le Deep Learning pour la classification d'images, la régression et l'apprentissage des caractéristiques
- Créer une carte de l'environnement en utilisant des algorithmes SLAM sur des données LiDAR 3D et SLAM visuels
- Concevoir et simuler des algorithmes de fusion de capteurs pour la localisation
- Convertir automatiquement des algorithmes en code C/C++, virgule fixe, HDL ou CUDA®
Planification et contrôle des mouvements
Les drones autonomes doivent naviguer dans un environnement pour accomplir une tâche en suivant une trajectoire sans collision. MATLAB et Simulink permettent d'élaborer des missions de drones et de planifier des trajectoires complexes avec des algorithmes prédéfinis et des bibliothèques de blocs. Vous pouvez également effectuer des évaluations initiales du plan de mouvements du drone en utilisant les fonctionnalités d'animation prédéfinies. En utilisant MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Concevoir et simuler des missions de drones en utilisant des modèles de guidage de drones avec un suivi des points de passage, un suivi d'orbite et une gestion des trajectoires
- Utiliser des planificateurs de trajectoire tels que Hybrid A* et RRT* pour les trajectoires des drones
- Effectuer l'optimisation et le contrôle des trajectoires en utilisant le contrôle prédictif
- Appliquer le Reinforcement Learning pour générer des trajectoires des drones
- Animer le vol d'un drone dans MATLAB
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Tests basés sur la simulation
La simulation permet de détecter les erreurs de design dans les tests virtuels et de réduire les risques et le coût des essais en vol. Vous pouvez intégrer des modèles de systèmes de drones, des contrôles de vol et des algorithmes de vol autonome dans MATLAB et Simulink, puis exécuter et automatiser des tests de simulation. Vous pouvez également synthétiser les lectures des capteurs pour les simulations en boucle fermée de l'application de drone autonome dans des environnements de simulation photoréalistes. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Simuler des capteurs pour des applications de drone autonome (GPS, INS, LiDAR et caméra, par exemple)
- Créer des scénarios de drone et les simuler dans un environnement de simulation cuboïde
- Intégrer vos applications avec Unreal Engine® d'Epic Games® pour des simulations 3D photoréalistes
- Simuler des applications de drone autonome en vous connectant à ROS/ROS2 et à des simulateurs comme Gazebo
- Inclure des blocs d'instruments de cockpit pour afficher des informations sur l'état du vol dans les modèles Simulink
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