Neue Funktionen

Sehen Sie sich neue Funktionen für die Automobilindustrie in MATLAB® und Simulink® an.

Entwurf von Wahrnehmungssystemen

  • Neu Mit der Unreal Engine® kompatible Sensormodelle: Integrieren Ihres Simulink-Modells in ein Kamera-, LiDAR- oder Radarsensormodell, das Teil der Simulation in einer Unreal Engine-Szene ist
  • Parameterschätzung für monokulare Kameras: Konfigurieren einer monokularen Kamera durch Schätzung ihrer extrinsischen Parameter
  • Verbesserungen des Radarsensor-Modells: Modellieren von Verdeckungen in Radarsensoren
  • Beispiele für Sensorfusion und Objektverfolgung
  • Pfadplanung: Planen von Fahrwegen  anhand einer RRT*-Pfadplanung und und einer Kostmap
  • LiDAR-Segmentierung: Schnelle Segmentierung von 3D-Punktwolken aus LiDAR

Zugehörige Produkte: Automated Driving Toolbox™, Vehicle Dynamics Blockset™

Testen und Verifizierung

  • Neu Informationen und Sortierfunktionen für MDF-Dateien: Schneller Zugriff auf Metadaten von MDF-Dateien und Sortieren des Inhalts einer MDF-Datei
  • Neu Leistung des Imports von MDF-Dateien: Wesentlich schnelleres Öffnen und Lesen von MDF-Dateien als in früheren Versionen
  • Kinematics and Compliance Virtual Test Laboratory: Erzeugen von Kalibrierungsparameter für gemappte Aufhängungen aus Tabellendaten
  • Unterstützung des Vector BLF-Dateiformats: Lesen und Schreiben binärer BLF-Protokolldateien von MATLAB aus
  • Vordefinierte Fahrszenarien: Testen von Fahralgorithmen mit Euro NCAP® und anderen vordefinierten Szenarien
  • Unterstützung des OpenDRIVE®-Dateiimports: Laden von OpenDRIVE-Straßen in ein Fahrszenario
  • Driving Scenario Designer: Interaktives Definieren von Akteuren und Fahrszenarien, um Regler und Sensorfusionsalgorithmen zu testen
  • Vordefinierte Manöver für häufige Fahr- und Lenktests einschließlich zweifacher Spurwechsel und Test mit konstantem Radius

Zugehörige Produkte: Automated Driving Toolbox, Vehicle Dynamics Blockset, Vehicle Network Toolbox™

Ground-Truth-Kennzeichnung

  • Neu Ground-Truth-Kennzeichnung: Anordnen von Kennzeichnungen in logische Gruppen
  • Definieren mehrerer benutzerdefinierter Kennzeichnungen im Ground Truth Labeler- Connector
  • Ground-Truth-Kennzeichnung auf Pixelebene: Interaktive Kennzeichnung einzelner Pixel in Videodaten
  • Attribute für die Ground-Truth-Kennzeichnung: Organisieren und Klassifizieren von Ground-Truth-Kennzeichnungen mithilfe von Attributen und Unterkennzeichnungen

Zugehörige Produkte: Automated Driving Toolbox

Visualisierung

  • Neu 3D-Simulation: Entwickeln, Testen und Verifizieren von Fahralgorithmen in einer 3D-Simulationsumgebung, die mit der Unreal Engine von Epic Games® dargestellt wird
  • Neu Unreal Engine-Szenen: Verwenden vordefinierter 3D-Szenen, einschließlich eines Parkplatzes, eines Autobahnabschnitts und der Mcity-Umgebung, oder Erstellen einer eigenen benutzerdefinierten Szene mit dem Unreal Editor
  • HERE HD Live Map Reader: Lesen und visualisieren Sie Daten aus hochauflösenden Karten, die für Anwendungen im automatisierten Fahren bestimmt sind.
  • Unreal Engine 4-Schnittstelle: Verwenden des Support Packages zum Anpassen und Installieren weiterer 3D-Szenen
  • Referenzapplikationen für Manöver: Verwenden des Raytracing für 3D-Umgebungen, um während eines Fahrzeugmanövers die Bodenposition unter den Reifen zu ermitteln
  • Vogelperspektive-Scope für Simulink: Analysieren von Sensorabdeckungen, Erkennungen und Bewegungsbahnen in Ihrem Modell
  • 3D-Umgebung für die Visualisierung von Simulationen und die Kommunikation von Szeneninformationen an Simulink
  • Vordefinierte 3D-Szenen einschließlich gerader Straßen, kurviger Straßen und Parkplätze

Zugehörige Produkte: Automated Driving Toolbox, Vehicle Dynamics Blockset

Elektrifizierung

  • Virtuelle Kalibrierung: Verwenden der Model-Based Calibration Toolbox™ zur Kalibrierung der Blöcke „Mapped Motor“ (Motor mit Zuordnungstabellen) und „Three-Phase Voltage Source Inverter“ (Stromrichter für Drehstromerzeugung) anhand von Effizienzkarten mit gemessenen Daten 
  • Beispiel für den Einstieg: Erzeugen von Stromregler-Kalibrierungstabellen für flussbasierte Motorsteuerungen
  • Bibliotheken zu Antriebs-, Lenk-, Aufhängungs-, Karosserie-, Brems- und Reifenkomponenten
  • Parametrisierung flussbasierter Motoren: Erzeugen von Parametern für die Blöcke „Flux-Based PMSM“ (flussbasierte PMSM) und „Flux-Based PM Controller“ (flussbasierte PM-Steuerung)
  • Parametrierung von Akkus: Erzeugen von Parametern für die Blöcke „Datasheet Battery“ (Akku anhand eines Datenblatts) und „Equivalent Circuit Battery“ (äquivalenter Schaltkreis-Akku)

Zugehörige Produkte: Vehicle Dynamics Blockset, Powertrain Blockset™, Model-Based Calibration Toolbox

Motorkalibrierung

  • Neu Deep-Learning-Motormodell: Generieren eines Deep-Learning-Motormodells, mit dem Sie Algorithmen entwerfen sowie Fahrzeugleistung, Kraftstoffverbrauch und Emissionen analysieren können
  • Unterstützung des ASAM CDFX-Dateiformats: Importieren, Exportieren und Bearbeiten von Dateien im CDFX-Dateiformat für Kalibrierungsdaten
  • Zeitstempel-Unterstützung für XCP-Blöcke: Austausch von zeitgestempelten Daten zwischen Simulink-Modellen und XCP-Slaves
  • Virtuelle Kalibrierung: Verwenden der Model-Based Calibration Toolbox zum Kalibrieren von Blöcken für Diesel- und Otto-Motormodelle
  • Referenzanwendungen für Diesel- und Otto-Motor-Prüfstände: Ändern der Größe von Motoren und der Kalibrierung von Steuerungen anhand des gewünschten Hubraums und der gewünschten Anzahl von Zylindern
  • Optimierung: Vereinfachte Einrichtung und verbesserte modale Optimierung

Zugehörige Produkte: Model-Based Calibration Toolbox, Vehicle Dynamics Blockset, Powertrain BlocksetVehicle Network Toolbox

Kraftstoffverbrauchs- und Leistungsanalyse

  • Neu HEV-Referenzanwendungen: Neue oder aktualisierte Referenzanwendungen für die HEV-Architekturen P0, P1, P2, P3 und P4 mit einzelnem Motor. Speziell zusammengestellte Modelle verwenden eine neue Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) für das hybride Leitsystem.
  • Effizienz von Antriebssystemen: Bewerten und Berichten von Energie- und Leistungsverlusten auf Komponenten- und Systemebene
  • Referenzanwendung für ein leistungsverzweigtes Hybridfahrzeug: Verwendung eines speziell zusammengestellten Modells für HIL-Tests, Trade-Off-Analysen und die Optimierung von Steuerungsparametern für ein leistungsverzweigtes Hybridfahrzeug wie den Toyota Prius

Zugehörige Produkte: Powertrain Blockset