${message}

${message}

Автономные технические средства, такие как беспилотные летательные аппараты, роботы и автомобили, являются настоящим и будущим повседневной жизни человека. Но создание таких средств – непростая задача. Автономные транспортные средства, роботы на производстве, БПЛА – каждый из подобных аппаратов сочетает в себе передовые технологии из различных инженерных областей, будь то системы управления или компьютерное зрение. Безусловно, разработка подобных систем не обходится без современных программных средств и продвинутых техник разработки, таких как модельно-ориентированное проектирование (МОП).

Ведущие мировые разработчики транспортных средств и летательных аппаратов давно и успешно используют МОП с применением инструментов MathWorks для создания успешных продуктов на одном из самых перспективных и конкурентных рынков высокотехнологичных решений.


Разработка автономных технических средств включает множество аспектов:
1.    Создание алгоритмов обработки данных с множества сенсоров
2.    Создание алгоритмов компьютерного зрения и стерео-зрения
3.    Слияние данных с сенсоров и построение трасс объектов
4.    Использование техник машинного и глубокого обучения
5.    Разработка алгоритмов управления
6.    Реализация алгоритмов на встраиваемых вычислителях
7.    Сертификация продукции в соответствии с международными стандартами
8.    Уменьшение рисков при разработке в концепции модельно-ориентированного проектирования


Запрос консультации

Обработка данных с множества сенсоров

Сенсоры автономного технического средства позволяют ему собирать "сырую" информацию об окружающей сцене и состоянии самого средства для последующей предобработки сигналов и анализа. Инерционные датчики и GPS, радары и лидары, моно- и стерео-камеры позволяют автономным системам "видеть" и "чувствовать". Продукты MathWorks помогают захватывать данные с сенсоров, моделировать алгоритмы обработки и реализовывать их на встраиваемых вычислителях. 

Ключевые возможности:

  • Захват и обработка облака точек лидара

  • Захват и обработка сигналов радарных модулей и систем связи

  • Получение сигнала GPS и позиционирование на карте

  • Данные с инерционных датчиков


Компьютерное зрение и стерео-зрение

Компьютерное зрение является один из основных средств анализа окружающей обстановки для автономной системы. Классические алгортимы позволяют обнаруживать и классифицировать объекты, а также осуществлять латеральные измерения, в то время как анализ карты глубины или облака точек системы стерео-зрения позволяет оценивать расстояние до предметов и их форму.

Ключевые возможности:

  • Захват видеопотока с моно- и стерео-камер

  • Алгоритмы обнаружения и классификации объектов на видео

  • Обработка облака точек и карты глубины

Слияние данных с сенсоров и построение трасс объектов

Для построения картины окружающего мира обрабатывать данные с различных сенсоров недостаточно. Нужно объединять информацию с различных датчиков в "объекты", и отслеживать их перемещение относительно автономного средства. Необходимость работать в условиях меняющейся видимости, при большом количестве препятствий и движущихся объектов накладывает высокие требования на алгоритмы "вторичной" обработки данных с сенсоров. Но и здесь в наборе продуктов MathWorks есть готовые решения.

Ключевые возможности:

  • Слияние данных с различных сенсоров

  • Построение трасс объектов и слежение за множественными объектами

Машинное и глубокое обучение

Искусственный интеллект и автономные технические средства - неразделимые понятия. Системы должны не только принимать решения на основе обработанных данных с датчиков, но и саму обработку выполнять "интеллектуально", прореживая данные в зависимости от ситуации. Доступные техники машинного и глубокого обучения позволяют создавать продвинутую логику принятия решений и обработки сигналов, а автоматизированные процессы маркировки позволяют быстро размечать данные для обучения.

Ключевые возможности:

  • Техники машинного обучения для работы с выделенными признаками

  • Глубокое обучение детекторов объектов

  • Маркировка достоверных данных

Алгоритмы управления

Системы управления узлами автономных систем так же важны, как сенсоры или интеллект. От точности установки скорости вращения лопастей БПЛА или угла поворота беспилотного автомобиля зависит безопасность человека. Поэтому важно отрабатывать алгоритмы управления в связке с моделями объекта управления или же на реальных объектах. 

Ключевые возможности:

  • Моделирование и настройка систем автоматического управления

  • Моделирование объектов управления

  • Запуск динамической симуляции в реальном времени

Реализация на встраиваемых вычислителях

Возможность получения исполняемого кода из модели, будь то модель алгоритма обработки или системы управления, является решающим фактором создания надёжного устройства. Автоматическая генерация кода для встраиваемых процессоров, графических процессоров или ПЛИС позволяет быстро проверять работоспособность алгоритма на целевой платформе, упрощает верификацию, а также исключает ошибки ручного кодирования.

Ключевые возможности:

  • Автоматическая генерация кода для встраиваемых процессоров и микроконтроллеров, графических процессоров и ПЛИС

  • Верификация кода на базе исходной модели

Сертификация в соответствии с международными стандартами

Ко многим автономным техническим средствам предъявляются повышенные требования к надёжности, так как от исправности их работы может зависеть здоровье или жизнь человека. Это значит, что программные и аппаратные части подобных систем должны проходить процедуру сертификации, проверки на соответствие определённым стандартам, таким как ISO 26262 или DO 254. MathWorks предлагает продукты и рабочие процессы, облегчающие процедуру верификации ПО или аппаратного кода.

Ключевые возможности:

  • Средства верификации самой модели

  • Трассируемость от требований до кода

  • Верификация исполняемого кода

Разработка в концепции модельно-ориентированного проектирования

Концепция модельно-ориентированного проектирования (МОП) особенно ценна при разработке сложных технических систем, тестирование которых на полигонах может быть длительным и дорогостоящим. Автономные технические средства безусловно относятся к подобным системам. Поэтому процесс разработки на основе полноценной системной модели, или так называемого "цифрового двойника" устройства, позволяет избежать критических ошибок проектирования, быстро уточнить низкоуровневые требования к отдельным узлам, сместить процесс верификации на более ранние этапы, осуществлять больше итераций прототипа за короткий промежуток времени и сэкономить на натурных испытаниях.

Ключевые возможности:

  • Полноценное системное моделирование

  • Валидация требований и верификация на всех этапах разработки

  • Тестирование на модели, а не на полигоне

Задать вопрос

*
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных . Мы, ООО ЦИТМ "Экспонента" и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных». * - обязательные поля