自动驾驶专区

使用RoadRunner创建复杂的3D道路场景进行自动驾驶仿真

本示例将展示使用RoadRunner和Automated Driving Toolbox通过不同方式创建3D道路场景，并支持不同路网格式要求导出。基于素材库手动交互式搭建，导入多种形式的SD和HD地图，利用API脚本自动构造和泛化路网，以及从实车感知数据重构道路等，从多种方式为大家优化了静态场景设计过程，以支持复杂智驾功能的仿真。

虚拟车辆专区

热管理系统HIL 测试

本示例将展示使用Simscape Fluids 搭建热管理系统，通过对整车热管理系统的水冷回路，制冷回路和座舱空调进行模拟。并支持代码生成与HIL测试。

集成底盘控制算法的整车仿真

本示例展示，制动液压系统集成到整车模型中。 车辆的稳定性控制算法的实现都是基于液压系统来实现的。因此对于整车稳定性控制算法及液压执行系统控制算法的仿真与验证，需要通过整车模型与液压系统模型的整合来进行搭建。本实例同时展示基于强化学习进行ABS控制算法的训练。

人工智能专区

基于神经状态空间模型的电池系统模型降阶

这个例子展示了一个降阶建模(ROM)工作流程，其中您使用深度学习来获得一个低阶非线性状态空间模型，该模型作为高保真电池模型的替代。该低阶模型以电流(充电或放电)和荷电状态(SOC)为输入，预测了当电池冷却液以恒定流量冷却时，电动汽车(EV)电池模块的电压和温度。您训练低阶模型并将其部署在Simulink中，以将其与高保真模型进行比较。

AI应用的嵌入式及云部署

从嵌入式，到边缘设备，到企业系统，再到云，MATLAB开发的AI应用都可以实现部署。本示例将展示MATLAB的机器学习应用在嵌入式和云端的部署及调用。

系统与软件专区

形式化验证确保C代码零BUG

如何提前发现产品中的小概率软件bug？量产产品在经过样品测试，进入小批量测试、试生产环节时，经常会出现一些难以复现的bug。如何稳定的复现bug是解决问题的前提，也是开发者面临的一个难题。

MathWorks形式化验证解决方案Polyspace可以帮助您提前发现并规避小概率软件bug，为产品顺利量产保驾护航。

利用云构建虚拟的自动化软件开发平台

利用系统级仿真可以识别调整软件参数以量化性能改进效果，如何缩短大批量系统仿真的时间对于快速迭代至关重要，本示例展示基于云端构建系统级仿真环境并利用并行仿真加速仿真进程。

AUTOSAR复杂设备驱动建模

复杂设备驱动（CDD）介于BSW和SWC之间，通过直接访问微控制器的中断或外围设备来实现复杂的传感器评估和执行器控制以满足特殊的功能和时序要求，在电机控制等高实时性控制场景中被经常使用到。本示例展示在Simulink中对CDD的建模、仿真以及代码生成。