“智能”机械手

本示例展示通过MATLAB^®/Simulink^®开发的机械手，通过机器学习，能够正确的识别出在桌面随机放置的物品并标识，同时计算出物品的位置，从而生成抓取路径，并准确的把物品抓起来。

1. 通过机器学习对物品分类
2. 通过Simulink实现抓取控制算法
3. 在仿真与真实硬件间切换

MATLAB R2019a 新产品综合展区

MATLAB R2019a发布了6个全新的产品，并从代码分析在企业范围的应用出发，拓展出Polyspace^®的4个服务器/客户端产品。我们特设了新产品展区为您介绍这10个新工具。

• 系统架构设计与分析：System Composer™
• 支持企业级代码分析验证流程：Polyspace 服务器与客户端
• 支持经典与自适应平台：AUTOSAR Blockset™
• 用强化学习来设计和训练策略：Reinforcement Learning Toolbox™
• 片上系统建模与仿真：SoC Blockset™
• 利用混合信号模块进行锁相环设计：Mixed-Signal Blockset™
• SerDes系统的设计及IBIS-AMI模型的生成：SerDes Toolbox™

从Simscape™到FPGA，实现us级步长实时仿真

实时仿真是测试电力电子产品控制器的重要手段，在实时仿真中模拟高频开关特性是项关键技术，这要求模型达到us级仿真步长，传统CPU为核心的实时仿真机无法达到如此小的仿真步长。

Simscape™是MathWorks提供的电力电子建模库，从MATLAB 2018b开始，配合HDL Coder™，我们可以从Simscape模型自动生成HDL 代码，利用FPGA进行电力电子实时仿真加速，达到us级仿真步长。

IIoT 时代的预测性维护和数字孪生

工业4.0如火如荼，预测性维护必将改变工业控制的现状，提供智能的系统维护降低运营成本。我们将向大家展示

• 工业物联网的整体架构
• 用 MATLAB 开发边缘系统和大数据系统
• 数字孪生在工业物联网中的应用

面向车规级SoC的ADAS功能开发以及硬件在环仿真系统的搭建

当前L2以上自动驾驶系统的开发逐步从研究阶段走向产品化，车规级SoC成为首选硬件，本演示将以NXP S32V为例，展示：

• 使用MATLAB工具箱和插件设计ADAS系统的感知与控制算法
• 将算法部署到嵌入式硬件
• 通过Unreal引擎建立3D测试场景并开展硬件在环仿真

使用MATLAB 和 Simulink 开展教学

全球超过5000所大学所采用的教学工具，也是中国C9高校选择的教学工具。

• 提供全校版 MATLAB and Simulink Campuswide License 正版软件授权
• MATLAB and Simulink 在线资源助力教学与科研（在线交互式学习资源、课件、在线自动评分系统等）。
• 支持教学及基于项目的学习（将MATLAB and Simulink 与硬件相结合，支持新工科教学建设与改革。）