北京 演示站

“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。)

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