MATLAB und Simulink bieten Funktionen zur schnellen Entwicklung von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) und autonomen Fluganwendungen.
Mit MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:
- Modellierung und Analyse einer UAV-Systemarchitektur
- Entwurf von Algorithmen zur Flugsteuerung und Simulation mit einem UAV-Anlagenmodell unter Einbeziehung von Umweltfaktoren
- Entwicklung von Wahrnehmungs- und Bewegungsplanungssystemen für den autonomen Flug mithilfe von vorgefertigten Algorithmen, Sensormodellen und Apps für Computer Vision, LiDAR- und Radarverarbeitung sowie zur Sensor Fusion
- Evaluierung der UAV-Leistung in einer 3D-Simulationsumgebung mit geschlossenem Systemkreislauf
- Automatische Generierung von Produktionscode zum Einsatz bei Flugsteuerungen und Onboard-Compute-Boards
- Verbindung und Steuerung des UAV aus MATLAB und Simulink
- Analyse der Flugtelemetrie und Nutzlastdaten von UAVs
„Die Modellierung und Simulation mit Simulink ist die einzige Möglichkeit, die benötigten Ergebnisse mit der Geschwindigkeit und Qualität zu erhalten, die in unserer Branche heutzutage vorausgesetzt wird. Wenn wir alles in Handarbeit machen und uns ausschließlich auf Flugtests verlassen müssten, benötigten wir eine weitaus grössere Anzahl an Iterationen zur Fehlerbehebung sowie zusätzliche Zeit für Tests pro Iteration. Das Problem würde unlösbar werden. Auf andere Weise gelingt dieses nicht.“
MATLAB und Simulink
im Bereich der UAV-Entwicklung
Entwicklung einer UAV-Plattform
Mithilfe von MATLAB und Simulink können Sie UAV-Systemarchitekturen modellieren, analysieren und gleichzeitig mit den jeweiligen Anforderungen verknüpfen. Sie können Ihre Regelungsalgorithmen zum Fliegen mit Anlagenmodellen in der Simulation ohne Hardware entwerfen, testen und das Risiko vor den Flugtests reduzieren. Der Produktionscode für die Flugsteuerungssoftware kann daraufhin automatisch für die Hardware-Implementierung generiert werden. Mit MATLAB und Simulink können Sie Folgendes durchführen:
- Entwicklung und Untersuchung von Modellen der UAV-Architektur bei gleichzeitiger Verknüpfung mit den Anforderungen
- Modellieren von UAV-Plattformen, Flugsteuerungssystemen und Umgebungseffekten zur Integration und Durchführung von Simulationen auf Systemebene
- Automatische Generierung von Produktionscode zur Implementierung auf Mikroprozessoren, FPGA und Grafikkarten
- Anschluss an gängige UAV-Autopiloten, wie z. B. PX4, und kostengünstige Hardware wie Raspberry Pi™
- Verbindung zur UAV-Hardware über das Kommunikationsprotokoll Micro Air Vehicle Link (MAVLink) und Analyse von Flugtelemetriedaten mithilfe von interaktiven Apps
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Erfassung und Lokalisierung
Für den autonomen Flug muss das UAV über ein Selbstbewusstsein und ein Situationsbewusstsein (SA) verfügen. MATLAB und Simulink bieten vorgefertigte Algorithmen und Sensormodelle für die Erstellung von Anwendungen zur Objekterkennung, -kartierung und -lokalisierung. Simulieren Sie IMU/GPS-Sensormesswerte, um Fusions- und Lokalisierungsalgorithmen zur Schätzung der UAV-Position zu entwerfen. Nutzen Sie Deep Learning und Machine Learning, um Algorithmen für die Objekt- und Personenerkennung zu entwickeln, oder erstellen Sie Anwendungen für die visuelle Inspektion mithilfe von UAV. Mit MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:
- Durchführung von Objekterkennung und -Tracking, Bewegungsschätzung, 3D-Point-Cloud-Verarbeitung und Sensor Fusion
- Einsatz von Deep Learning zur Bildklassifizierung, Regression und zum Lernen von Merkmalen
- Erzeugung einer Karte der Umgebung mithilfe von 3D LiDAR SLAM und visuellen SLAM-Algorithmen
- Entwurf und Simulation von Algorithmen zur Sensor Fusion für die Lokalisierung
- Die Algorithmen werden automatisch in C/C++, Fixed-Point-, HDL- oder CUDA®-Code konvertiert.
Bewegungsplanung und -steuerung
Autonome UAVs müssen zur Erfüllung einer Aufgabe in der Umgebung navigieren, indem sie einer kollisionsfreien Bahn folgen. MATLAB und Simulink bieten Funktionen zur Erstellung von UAV-Missionen und zur Planung komplexer Bahnen mithilfe vorgefertigter Algorithmen und Block-Bibliotheken. Sie können zudem erste Bewertungen des UAV-Bewegungsplans mithilfe der integrierten Animationsfunktionen durchführen. Mithilfe von MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:
- Entwurf und Simulation von UAV-Missionen mithilfe von UAV-Führungsmodellen mit Wegpunktverfolgung, Orbitverfolgung und Bahnmanagement
- Verwendung von Bahnplanern wie Hybrid A* und RRT* für UAV-Bahnen
- Durchführung von Bewegungsbahnoptimierungen und Steuerung mithilfe von modellprädiktiven Verfahren
- Anwendung des Verstärkungslernen zur Erzeugung von UAV-Bewegungsbahnen
- Animation eines UAV-Flugs in MATLAB
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Simulationsgestützte Tests
Mithilfe von Simulationen können Sie Entwurfsfehler bei virtuellen Tests erkennen und das Risiko sowie die Kosten von Hardware-Flugtests reduzieren. Sie können UAV-Anlagenmodelle, Flugsteuerungen und autonome Flugalgorithmen in MATLAB und Simulink integrieren und anschließend Simulationstests durchführen und automatisieren. Sie haben zudem die Möglichkeit, Sensormesswerte für geschlossene Simulationen der autonomen UAV-Anwendung in fotorealistischen Simulationsumgebungen zu synthetisieren. Mit MATLAB und Simulink können Sie Folgendes durchführen:
- Simulation von Sensoren für autonome UAV-Anwendungen wie GPS, INS, LiDAR und Kamera
- Erstellung von UAV-Szenarien und Simulation in einer quaderförmigen Simulationsumgebung
- Integration mit Unreal Engine® von Epic Games® für photorealistische 3D-Simulationen
- Simulation von autonomen UAV-Anwendungen durch Verbindung mit ROS/ROS2 und Simulatoren wie Gazebo
- Integration von Cockpit-Instrumentenblöcken zur Anzeige von Flugstatusinformationen in Simulink-Modellen
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