MATLAB y Simulink para automoción

Diseñe, simule e implemente la movilidad del mañana

MATLAB y Simulink permiten a las organizaciones de ingeniería de automoción acelerar los procesos de desarrollo de vehículos y crear vehículos que satisfagan los requisitos del mercado en cuanto a seguridad, comodidad, ahorro de combustible y rendimiento.

Los ingenieros de automoción utilizan MATLAB y Simulink para lo siguiente:

  • Ejecutar simulaciones para evaluar trade-offs y optimizar los diseños
  • Desarrollar y probar algoritmos de percepción, planificación y control
  • Validar los requisitos de manera temprana mediante el prototipado rápido
  • Generar código para prototipado o producción, en punto flotante o fijo, para dispositivos como MCU, GPU, SoC y FPGA
  • Analizar datos de pruebas de vehículos de flotas y producción
  • Cumplir con los estándares AUTOSAR e ISO 26262

“Simulink resulta especialmente útil en dos etapas de nuestro proceso de desarrollo. Primero, nos ayuda a probar nuevas ideas y visualizar cómo funcionarán. Después de generar el código y realizar pruebas en vehículo, podemos ejecutar diversas simulaciones, refinar el diseño y volver a generar el código para la siguiente iteración”.

Jonny Andersson, Scania

Conferencia

MathWorks AUTOMOTIVE CONFERENCE 2024 Europe

7 mayo | Stuttgart, Germany

Registro

Conducción automatizada y sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS)

Utilice MATLAB y Simulink para acelerar el desarrollo de funciones de conducción automatizada tales como funciones de percepción, planificación y control. Ejecute simulaciones en Simulink para probar, integrar y ajustar estas funciones mediante escenas generadas de manera programática y maximice la cobertura de las pruebas en diversas condiciones de la carretera, el tráfico y ambientales sin necesidad de usar caros prototipos de vehículos.


Inteligencia artificial en la ingeniería de automoción

Inteligencia artificial en la ingeniería de automoción

Utilice MATLAB para acceder a datos de flotas y vehículos y preprocesarlos, crear modelos de machine learning y predictivos, e implementar modelos en sistemas empresariales de IT. Con MATLAB puede acceder a datos almacenados en archivos, bases de datos y la nube. Le ayuda a explorar enfoques de modelado mediante apps de machine learning y deep learning, así como a acelerar los algoritmos con procesamiento paralelo en CPU, GPU NVIDIA®, la nube y recursos de centros de datos. La conversión automática de los modelos de machine learning a código C/C++ y de los modelos de deep learning a código CUDA® ayuda en la implementación de modelos o redes entrenados en los sistemas de IT de producción, sin tener que volver a escribir el código en otro lenguaje.


AUTOSAR

MathWorks es uno de los Premium Partners de AUTOSAR y participa activamente en el desarrollo del estándar, centrándose en la aplicación completa del diseño basado en modelos con un proceso de desarrollo basado en AUTOSAR. Utilice Simulink y AUTOSAR Blockset para diseñar y simular sistemas AUTOSAR de tipo Classic y Adaptive. A continuación, utilice Embedded Coder para generar código AUTOSAR en C para el tipo Classic o C++ para el tipo Adaptive. Se ofrece soporte para la creación de composiciones con System Composer, así como para las integraciones basadas en ARXML de tipo round-trip.


ISO26262

ISO 26262

Utilice MATLAB y Simulink con un flujo de trabajo de diseño basado en modelos de referencia para lograr la rigurosidad en los procesos que exige el estándar de seguridad funcional ISO 26262. Embedded Coder, las herramientas de verificación de modelos de Simulink y las herramientas de verificación de código de Polyspace® están precualificadas por TÜV SÜD conforme a ISO 26262 para ASIL A-D. Las cualificaciones se basan en un flujo de trabajo de verificación automatizado y específico de la aplicación. Soporta las pruebas de tipo back-to-back de código y modelos. Además de la generación de código C, los casos de uso de la cualificación como herramienta ISO 26262 de Embedded Coder incluyen sus capacidades para AUTOSAR y generación de código C++.


Vehículos electrificados

Con el diseño basado en modelos, puede utilizar simulaciones para realizar estudios de trade-offs para la arquitectura de sistemas de transmisión eléctricos y para dimensionar componentes clave  tales como el paquete de baterías y el motor de tracción antes de crear prototipos de los vehículos. Utilice el prototipado de control rápido, la verificación de modelos y la generación de código de producción para pasar rápidamente del concepto al prototipo y a la producción en controladores clave de los vehículos electrificados, tales como la unidad de control de vehículo (VCU, por sus siglas en inglés), Electrificación y el sistema de gestión de baterías (BMS, por sus siglas en inglés).

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