MATLAB y Simulink para
MATLAB y Simulink ofrecen prestaciones para acelerar el desarrollo de vehículos aéreos no tripulados (VANT) y aplicaciones de vuelo autónomo.
Con MATLAB y Simulink, puede:
- Modelar y analizar la arquitectura de un sistema de VANT
- Diseñar algoritmos de control de vuelo y realizar simulaciones con un modelo de planta de VANT mientras agrega condiciones del medioambiente
- Desarrollar sistemas de planificación y percepción del movimiento para el vuelo autónomo mediante algoritmos prediseñados, modelos de sensores y apps para visión artificial, procesamiento de LiDAR y de radar, y fusión de sensores
- Evaluar el rendimiento del VANT en un entorno de simulación 3D de lazo cerrado
- Generar código de producción automáticamente para desplegarlo en controladores de vuelo y placas informáticas integradas
- Conectar con un VANT y controlarlo desde MATLAB y Simulink
- Analizar los datos de telemetría y de carga útil de los vuelos del VANT
“El modelado y la simulación con Simulink es la única manera de obtener la velocidad y la calidad que se espera de nuestro sector hoy en día. Si tuviéramos que hacer todo manualmente y confiar únicamente en las pruebas de vuelo, necesitaríamos más iteraciones de corrección de errores y más tiempo de prueba por iteración. El problema sería inabordable. No hay otra manera”.
Uso de MATLAB y Simulink
para el desarrollo de VANT
Desarrollo de plataformas de VANT
Con MATLAB y Simulink, puede modelar y analizar arquitecturas de sistemas de VANT a la vez que enlaza con los requisitos. Puede diseñar y probar algoritmos de control de vuelo con modelos de planta en simulación sin hardware y reducir el riesgo antes de las pruebas de vuelo. Se puede generar código de producción del software de control de vuelo y luego implementarlo automáticamente en hardware. Con MATLAB y Simulink, puede:
- Desarrollar y examinar modelos de arquitectura de VANT mientras se enlaza con los requisitos
- Modelar plataformas de VANT, sistemas de control de vuelo y condiciones del medioambiente para integrar y realizar simulaciones en el nivel de sistema
- Generar código de producción automáticamente para implementarlo en microprocesadores, FPGA y GPU
- Conectar con pilotos automáticos de VANT conocidos, como PX4, y hardware de bajo coste, como Raspberry Pi™
- Conectar con hardware de VANT utilizando el protocolo de comunicaciones Micro Air Vehicle Link (MAVLink) y analizar los datos de telemetría de vuelo con apps interactivas
Percepción y localización
Para realizar vuelo autónomo, un VANT debe tener percepción del entorno y de sí mismo. MATLAB y Simulink ofrecen algoritmos predefinidos y modelos de sensores para crear aplicaciones de detección, mapeo y localización de objetos. Simule lecturas de sensores IMU y GPS para diseñar algoritmos de fusión y localización para estimar la posición de un VANT. Con Deep Learning y Machine Learning puede desarrollar algoritmos para detectar objetos y personas, o crear aplicaciones para inspección visual con VANT. Con MATLAB y Simulink, puede:
- Realizar tareas de rastreo y detección de objetos, estimación de movimiento, procesamiento de nubes de puntos 3D y fusión de sensores
- Utilizar Deep Learning para clasificación de imágenes, regresión y aprendizaje de características
- Crear un mapa del entorno mediante algoritmos de SLAM de LiDAR 3D y SLAM visual
- Diseñar y simular algoritmos de fusión de sensores para la localización
- Convertir algoritmos automáticamente a código C/C++, punto fijo, HDL o CUDA®
Planificación y control del movimiento
Un VANT autónomo debe navegar por el entorno para completar una tarea siguiendo una trayectoria sin colisiones con obstáculos. MATLAB y Simulink ofrecen prestaciones para crear misiones de VANT y planificar trayectorias complejas utilizando algoritmos predefinidos y librerías de bloques. También se pueden realizar evaluaciones iniciales del plan de movimiento de un VANT con las funcionalidades de animación integradas. Con MATLAB y Simulink, puede:
- Diseñar y simular misiones de VANT utilizando modelos de guiado de VANT con seguimiento de waypoints, gestión de trayectorias y seguimiento de órbitas
- Utilizar planificadores de trayectorias, tales como Hybrid A* y RRT*, para las trayectorias de VANT
- Optimizar y controlar la trayectoria utilizando el control predictivo de modelos
- Aplicar reinforcement learning para generar trayectorias de VANT
- Animar el vuelo de VANT dentro de MATLAB
Pruebas basadas en simulación
La simulación permite detectar errores de diseño en pruebas virtuales, y reduce el riesgo y el coste de las pruebas de vuelo con hardware. Puede integrar modelos de planta de VANT, sistemas de control de vuelo y algoritmos de vuelo autónomo en MATLAB y Simulink, y, después, ejecutar y automatizar pruebas de simulación. También puede sintetizar lecturas de sensores para simulaciones de lazo cerrado de la aplicación de VANT autónomo en entornos de simulación fotorrealistas. Con MATLAB y Simulink, puede:
- Simular sensores para aplicaciones de VANT autónomos, tales como GPS, INS, LiDAR y cámaras
- Crear escenarios de VANT y simular en un entorno de simulación de forma cúbica
- Realizar la integración con Unreal Engine® de Epic Games® para obtener simulaciones 3D fotorrealistas
- Simular aplicaciones de VANT autónomos mediante la conexión con ROS/ROS2 y simuladores como Gazebo
- Incluir bloques de instrumentos de cabina de vuelo para mostrar información de estado de vuelo en modelos de Simulink
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