诉讼

主题演讲:为未来自动驾驶、电气化和联网商用车转型软件开发

米莎·穆恩森梅，罗伯特·博什
莫厄姆·塔尼莫，罗伯特·博世

自动驾驶、电气化和联网商用车领域的创新用例，以及不断变化的使用方式，导致生产后需要增加功能。

如今，软件功能是在开发过程中定义的。以后，新功能或应用程序更新只能在维修车间或由现场专家完成（如果有）。

为了改变这种情况，博世开发了一个开放的生态系统，从云中的开发环境到软件应用程序的全球管理、许可和分发，工作流中融入了新的模拟和基于模型的设计方法。整个生态系统支持统一的功能开发方法车辆的生命周期，从概念到售后市场。万博1manbetx

这种方法可以在短时间内以及在全球任何时候引入特定于客户的功能。支持固件无线更新（FOTA）以及添加专用软件应用程序（软件无线更新，SOTA）。万博1manbetx

本演示讨论了基本方法和开发步骤，并给出了示例。

主题演讲:展望基于模型的设计的未来

安迪·格雷斯，MathWorks

随着汽车电气化、自动驾驶和无线连接的发展趋势，汽车行业正在发生巨大变化。在这次演讲中，MathWorks负责基于模型设计产品开发的安迪·格雷斯（Andy Grace）分享了他对增加模拟、设计自动化和人工智能的使用以加速这些趋势的愿景。s manbetx 845

电气化车辆蓄电池健康状态评估管线的建立

Nilesh Kulkarni，NIO公司。

本讲座概述了电池健康状态（SOH）估计和预测建模，该模型使用云中车辆模型生成的数据。车辆模型由Simulink组成万博1manbetx^®其中包括锂离子电池化学电池模型。在构建电池健康状况管道时，很难从车辆的各种驾驶条件中获取真实数据。我们采用这种方法，利用校准的锂离子电池化学模型，在不同的驾驶条件下生成所需的数据。我们将这些数据推送到云端，然后让数据管道挑选这些数据并进行所有的后续处理。这使我们能够在没有大量车辆数据的情况下构建数据管道和分析堆栈。现在我们已经开始获得真实的数据，我们正在验证这个分析堆栈。本次演讲还讨论了利用Simulink代码生成特性来生成c代码，以及实时车载SOH万博1manbetx估计的可行性。

鲁棒校准和诊断的系统仿真

莫特·佐鲁，康明斯公司。

康明斯公司是全球最大的独立柴油发动机制造商，2019年将迎来运营100周年。康明斯生产和供应排量从2.8升到95L的发动机，使用多种燃料，为全球不同的客户和应用基础。全球排放标准不断收紧，客户对可靠性的期望不断提高，从生产线到排放使用寿命(EUL)都要求提高燃油经济性，这些因素综合在一起，给他们的所有产品线带来了一系列复杂的技术挑战。

为了应对这些技术挑战，康明斯正在利用MathWorks工具在硬件在环(HIL)环境中以及在发动机和后处理工厂模型中使用全虚拟模型在环(MIL)/软件在环(SIL)环境中进行模拟。使用这些模型，康明斯可以执行子系统和系统级性能表征和健壮性测试，这在现实世界中通常是昂贵的、困难的，甚至是不可能完成的。这些仿真数据用于指导控制器调优程序，并为系统性能和诊断鲁棒性的决策提供信息。

本演示演示了使用MathWorks工具进行性能和诊断验证的系统模拟(引擎、后处理和控制)用例。模型保真度评估、客户集群识别、噪声因素稳健性测试、系统模拟以及性能和诊断能力评估都可以使用许多工具来提供高效的虚拟产品验证。通过最近一个项目中的例子，康明斯分享了如何应用MathWorks工具来支持持续的产品改进工作。万博1manbetx

万博1manbetxSimulink for Adaptive AUTOSAR

马克Danielsen MathWorks

Adaptive AUTOSAR是一种现代软件框架，用于自主系统中经常使用的高性能车载计算机。基于POSIX和C++，它支持动态和可更新的软件和面向服务的通信，并具有安全性和安全性的扩展。在本演讲中，MathWorks向您介绍自适应AUTOSAR概念，并展示Simulink如何万博1manbetx万博1manbetx^®系列产品直接支持Ads manbetx 845aptive AUTOSAR，包括：万博1manbetx

• 使用面向服务通信的自适应软件组件的建模和仿真
• 万博1manbetx支持AUTOSAR自适应模式18-10
• 具有自适应中间件接口（AAR::COM）和AutoSAR XML导出的C++生产代码生成

在通往自动系统和自动驾驶的道路上

Kamran Turkoglu, NIO公司

通过自动化机械/动态系统实现人的水平驾驶是一项长达10多年的任务/问题，它欢迎从基于纯统计学习的策略到控制理论、实时优化和随机系统的许多应用的多种方法。有鉴于此，我们想分享NIO关于我们如何实现自动驾驶的故事，以及我们在实现L4自动驾驶能力的道路上的冒险经历。

ISO 26262合规性的规划模型体系结构和建模模式

杰森·摩尔，MathWorks

ISO 26262功能安全标准为汽车电子和电气系统（包括嵌入式软件）的开发提供了指导。一个常见的挑战是在项目中提前确定策略、软件体系结构和设计模式，以实现标准合规性，并避免对这些软件进行项目中期更改在本演示中，MathWorks工程师将根据他们应用Simulink的经验，讨论以下主题万博1manbetx^®符合ISO 26262要求的生产计划。

• 符合ISO 26262的模型体系结构的关键考虑事项
• 满足无干涉要求所需的建模构件
• 同时应用以上最佳实践来满足AUTOSAR

随着敏捷产品开发步伐的加快，保持系统文档的更新

巴拉斯·桑达尔，德尔福科技公司
吉姆·艾伦，德尔福科技公司

敏捷方法的快速发展要求原始设备制造商和一级供应商携手合作，开发和完善需求，并更快地进行临时交付。Simulink的研究进展万博1manbetx^®和Polarion^®ALM促进了与模型的需求链接，帮助系统工程师开发和记录新控制策略的需求。MATLAB的进展^®Simu万博1manbetxlink Report Generator™支持从模型自动生成文档，帮助系统工程师为客户创建当前的和正确的文档。我们将提出一个概念，将Polarion ALM中的链接需求与来自Simulink模型的自动生成文档合并在一起。万博1manbetx本文将总结可以启用该合并的已知api。这个提议的概念将提供一个包含所有内容的自动生成文档，这将节省为控制和诊断策略提供最新文档的时间。

MATLAB和Simulink在ADAS和自动驾驶万博1manbetx方面的新功能

马克Corless MathWorks

ADAS和自动驾驶系统正在重新定义汽车行业，并改变交通运输的方方面面，从日常通勤到长途卡车运输。MATLAB^®和仿真软万博1manbetx件^®提供开发这些系统中使用的感知、规划和控制组件的能力。

在本讲座中，您将通过R2019a中提供的示例了解这些工具，包括：

• 感知:用记录和实时数据设计激光雷达、视觉、雷达和传感器融合算法
• 规划:可视化街道地图，设计路径规划者，生成C/ c++代码
• 控制：设计用于交通拥堵辅助的模型预测控制器，使用合成场景和传感器进行测试，生成C/C++代码
• 深度学习:标记数据，训练网络，生成GPU代码
• 系统：模拟感知和控制算法，集成和测试手代码

评估自动停车的路径规划器和车辆控制器

张树森

了解如何为自动代客泊车功能设计路径规划器和车辆控制算法。演示者将演示回归测试，以通过场景中的不同参与者评估模拟中路径规划器和车辆控制器的功能。

用MATLAB处理车队测试数据

Will Wilson，MathWorks

您的数据分析技术能否跟上连接测试车队不断增加的数据量？您是否能够在存储的数据中找到有趣的事件，并轻松地进行放大和缩小？在本次演讲中，Will Wilson将演示如何使用MATLAB快速高效地实现工程应用程序^®:

• 自动检测感兴趣的事件并放大以了解信号级别
• 验证桌面和群集上的分析
• 部署分析以跟上测试数据的持续吸收

强化学习：利用深度学习进行控制

阿迪蒂亚·巴鲁，马修斯

强化学习允许您使用深度学习而不使用标记数据来解决控制问题。相反，它使用您的系统模型来捕获环境的适当动态，并通过执行多个模拟进行学习。这些模拟数据被用来训练一个由深度神经网络代表的策略，然后取代传统的控制器或决策系统。

在本课程中，您将学习如何使用MathWorks产品进行强化学习，以及如何设置环境模型、定义策略及其各种超参数，以及通过并行计算扩展培训以提高性能。s manbetx 845

将人工智能应用于产品开发

阿文德·贾亚拉曼，MathWorks

在许多行业中，人工智能通过自动化产生了比人类更好的精确度，并节省了时间。本讲座将讨论如何将深度学习和机器学习应用于图像、信号和文本数据，以用于提取关键事件、实现自动驾驶和控制机器等应用。此外，您将看到MATLAB是如何工作的^®使用内置算法和应用程序，在人工智能工作流程的关键部分节省时间，从数据处理到标签再到代码生成。

电气化动力系统选择的整车仿真

迈克•Sasena MathWorks
凯文•Oshiro MathWorks

需要整车仿真模型来评估每个候选车辆的燃油经济性和性能等属性。有时，这需要将来自不同工程团队的模型集成到单个系统级仿真中。将这些子系统（包括模型中的许多控制器或代码）集成到闭环测试环境中在本课程中，您将学习如何将MathWorks汽车建模工具和仿真集成平台用于动力总成选择研究。

电气化动力系统虚拟设计

哈维尔·加扎里，MathWorks
胡锦涛Dakai MathWorks

电动动力系统工程师设计电池组、电力电子设备和电机，以满足汽车系统级模拟的要求。电动机由远非理想电压源的电池供电。例如，来自电池的功率随电池充电状态(SOC)、健康状态(SOH)和温度的函数而变化。在电机控制方面，最优的id/iq组合需要校准，考虑电压源的波动。在这次演讲中，MathWorks的工程师将展示如何设计一个系统，使其能够适应电池功率传输的波动。

客观的驾驶性能校准

杰森·罗杰斯，MathWorks

ECU对驾驶性能的影响可能是巨大的，需要时间进行适当的校准。传统上，经验丰富的驾驶员会在车辆倾入/倾出时进行测试，并提供一个主观的驾驶性能评级，反复进行ECU校准，直到主观感觉可以接受。使用基于模拟的方法，可以使用客观方法预先进行大量分析。通过从加速度结果中提取关键特征，可以得到一个客观的度量。正式的优化方法可以确定一个校准集，为初始车内试验提供更好的驾驶性能响应，从而减少所需的总时间。在本课程中，您将学习如何将用于数据分析、车辆建模和校准的MathWorks工具应用于执行客观驾驶性能校准。

设计和测试交通场景中的决策、路径规划和控制模块

MathWorks Seo-Wook公园

了解如何为公路驾驶中的驾驶员辅助功能设计车道跟随和换道算法。演示者将演示系统级模拟，以测试交通场景中的决策、路径规划和控制模块。

电气化动力系统选择的整车仿真

伊娃Pelster, MathWorks

需要使用整车仿真模型来评估每个候选车辆的燃油经济性和性能等属性。有时，这需要将不同工程团队的模型集成到单个系统级仿真中。在闭环测试环境中，将这些子系统与多个控制器模型或代码集成在一起可能是一个挑战。在本讲座中，您将了解MathWorks汽车建模工具和仿真集成平台如何用于动力传动系统选择研究。