Mit MATLAB und Simulink können Automobilkonstrukteure Fahrzeugentwicklungsprozesse beschleunigen und Fahrzeuge liefern, die den Marktanforderungen bezüglich Sicherheit, Komfort, Kraftstoffverbrauch und Leistung entsprechen.
Automobilingenieure nutzen MATLAB und Simulink zu folgenden Zwecken:
- Durchführung von Simulationen zur Bewertung von Entwurfsalternativen und zur Optimierung von Designs
- Entwicklung und Tests von Wahrnehmungs-, Planungs- und Steuerungsalgorithmen
- Frühzeitige Validierung von Anforderungen durch Rapid Prototyping
- Generierung von Code für Prototyping oder Produktion, mit Gleitkomma- oder Festkommaberechnungen, für MCUs, GPUs, SoCs und FPGA
- Analyse von Daten von Test- und Serienfahrzeugen
- Einhaltung der Standards AUTOSAR und ISO 26262
„Simulink ist in zwei Phasen unseres Entwicklungsprozesses besonders hilfreich. Zu Anfang hilft es uns, neue Ideen auszuprobieren und zu visualisieren, wie sie funktionieren. Nach der Generierung des Codes und der Durchführung von Tests im Fahrzeug können wir mehrere Simulationen laufen lassen, das Design optimieren und Code für die nächste Iteration generieren.“
Automatisiertes Fahren und Fahrerassistenzsysteme (ADAS)
Verwenden Sie MATLAB und Simulink, um die Entwicklung von Funktionen für das automatisierte Fahren, wie Wahrnehmungs-, Planungs- und Steuerungsfunktionen, zu beschleunigen. Führen Sie Simulationen in Simulink durch, um diese Funktionen anhand programmatisch generierter Szenen zu testen, zu integrieren und zu optimieren und die Testabdeckung für verschiedene Straßen-, Verkehrs- und Umgebungsbedingungen zu maximieren – ohne teure Prototypfahrzeuge.
KI in der Automobiltechnik
Nutzen Sie MATLAB für den Zugriff auf Flotten- und Fahrzeugdaten und ihre Vorverarbeitung, erstellen Sie Machine-Learning-Modelle und prädiktive Modelle, und stellen Sie Modelle auf IT-Systemen von Unternehmen bereit. Mit MATLAB können Sie auf Daten zugreifen, die in Dateien, Datenbanken und der Cloud gespeichert sind. MATLAB unterstützt die Untersuchung von Modellierungsansätzen mit Machine-Learning- und Deep-Learning-Apps und die Beschleunigung von Algorithmen durch parallele Verarbeitung auf CPUs, NVIDIA® GPUs, der Cloud und Rechenzentrumsressourcen. Die automatische Konvertierung von Machine-Learning-Modellen in C/C++-Code und von Deep-Learning-Modellen in CUDA® Code unterstützt die Bereitstellung von trainierten Modellen oder Netzwerken auf Produktions-IT-Systemen ohne Neuprogrammierung in einer anderen Sprache.
Berichte von Anwendern
AUTOSAR
MathWorks ist AUTOSAR-Premiummitglied und beteiligt sich aktiv an der Entwicklung des Standards. Sein Schwerpunkt liegt dabei auf der vollständigen Anwendung von Model-Based Design im AUTOSAR-Entwicklungsprozess. Verwenden Sie Simulink und das AUTOSAR Blockset, um Systeme in Classic und Adaptive AUTOSAR zu entwerfen und zu simulieren. Verwenden Sie dann Embedded Coder, um AUTOSAR-Code in C für Classic oder in C++ für Adaptive zu generieren. Kompositionen aus System Composer sowie ARXML-basierte Round-Trip-Integrationen werden unterstützt.
Berichte von Anwendern
- Vertikale Entwicklung von AUTOSAR-Systemen bei John Deere (18:34) (PDF)
- Fiat Chrysler Automobiles nutzt Model-Based Design, die automatische Codegenerierung und AUTOSAR zur Entwicklung und Implementierung einer Motorsteuerungsanwendung für die Serienproduktion
- Modellbasierte Softwareentwicklung aus OEM-Perspektive (24:55) (PDF)
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ISO 26262
Verwenden Sie MATLAB und Simulink mit einem Referenz-Workflow für Model-Based Design, um Prozesskonformität nach ISO 26262, einem Standard für funktionale Sicherheit, zu erreichen. Embedded Coder, die Simulink-Modellverifikationstools und die Codeverifikationstools in Polyspace® sind vom TÜV SÜD nach ISO 26262 für ASIL A-D vorqualifiziert. Die Qualifikationen basieren auf einem automatisierten, anwendungsspezifischen Verifikations-Workflow. Dieser unterstützt Back-to-Back-Tests für Modell und Code. Neben der Generierung von C-Code gehören zu den Toolqualifizierungs-Anwendungsfällen von Embedded Coder für ISO 26262 auch die Generierung von AUTOSAR- und C++-Code.
Elektrofahrzeuge
Mit Model-Based Design können Sie Simulationen verwenden, um Untersuchungen zu Architekturalternativen für elektrische Antriebssysteme durchzuführen und um wichtige Komponenten wie Batteriepaket und Fahrmotor zu dimensionieren, bevor Sie Prototypfahrzeuge bauen. Verwenden Sie Rapid Control Prototyping, die Modellverifikation und die Produktionscode-Generierung, um für wichtige Elektrofahrzeug-Steuerungen schnell vom Konzept zum Prototyp zur Produktion zu gelangen. Hierzu gehören die Fahrzeugsteuereinheit (VCU), die Elektrifizierung und das Batteriemanagementsystem (BMS).
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Hören Sie Jack Little, Präsident und Mitgründer von MathWorks, auf der Bosch Connected World 2018 über Tools und Prozesse zur Entwicklung hoch zuverlässiger, autonomerer Automobilsysteme sprechen.
