摘要

自主驾驶的挑战:发展中明天的流动性

09:30-10:00

自主驾驶和其他汽车行业大趋势带来颠覆性的变化。为了应对这一变化领域的自主驾驶,宝马集团及其合作伙伴共同开发了一种非专有平台。这个演讲给你洞察自主驾驶的主要挑战,指出数据驱动的发展和人工智能是成功的关键。

宝马集团

半导体在汽车行业:使未来连接和自动的车

10:00-10:30

四十年前,几乎没有半导体的汽车。除了发电机提供电力照明,点火,和简单的继电器和开关,汽车是一个纯粹的机械系统。今天,汽车电子产品和80%的创新主导的发生是基于半导体组件。

我们站在电动车的边界,高级驾驶员辅助系统,连接汽车。我们在道路死亡人数的最低水平,尽管每年生产8000万辆汽车。另一方面,汽车的数量,特别是在快速发展的大城市,将需要更多的现代流动概念,这也会对汽车行业有强烈的影响。灵活和综合流动的概念将共享,促进汽车自主驾驶,连接汽车技术、新类型或设置汽车的机动三轮车车队的小型汽车驾驶。

半导体行业将支持新的挑战和要求要求从汽车工业实现自动驾驶。万博1manbetx他们会要求提供半导体高计算能力、高速网络、冗余特性来提供功能和安全的操作系统。这将需要学习的几个步骤,系统优化,新的半导体技术,不使用今天的汽车工业。结果,这大大增加了复杂性必须沿着汽车供应链管理新的和更多的集成开发方法,现代设计和仿真工具,和必要的验证流程实现安全水平的期望明天的安全、高效流动系统。

汉斯Adlkofer汽车系统集团的总裁,副总裁英飞凌

人工智能汽车的转变

10:30-11:00

汽车经历了其数字转换的所有系统的电子控制。自动驾驶和预见性维护,汽车正在经历另一个数字转换的数据驱动算法实现人工智能扮演着重要的角色。在这个演示,罗伊Lurie所言,他领导了MATLAB的发展^®,MATLAB处理的进步大的工程数据,制作分析和深度学习简单和可访问。

罗伊LurieMATLAB工程副总裁,MathWorks

挑战,基于模型的开发

此项

自主驾驶,电气化,一辆车搬到另外一辆车,和端到端通信以及智能助理系统只有新产品和现有产品的一些焦点话题在汽车行业。s manbetx 845所有这些产品显示出明s manbetx 845显的趋势:他们不再是一个单一的域,但系统变得越来越“系统的系统”。为了应付不断增加的复杂性,不同的方法和基于模型的系统工程技术市场上是可用的。此外,这些新产品包括软件组件的稳步增长部分的基s manbetx 845本要素。这些软件组件集成和实现在变化的硬件架构需要高的代码优化和资源分配。对于这个优化,基于模型的设计,包括自动代码生成,已经建立了整个汽车工业领域的软件设计和软件实现。然而,诸如“上市时间”和自动化一般来说仍然具有挑战性的现有流程和方法。这就是为什么在软件行业,敏捷方法收集巨大关注。此外,不断增加的复杂性和未来产品需求进行更紧密的整合还需要强烈关注安全方面,和,现有的和即将到来的标准和法规。

在这个演讲中,您将听到结果达成的大陆汽车部门动力系统在过去的15年里与他们的环境,基于模型的设计工具。在谈话的第二部分,马可Kunze将展示公司打算关闭之间的差距,基于模型的系统工程和基于模型的设计使用一个无缝的基于模型的开发工具链。提供完整的可追溯性和满足安全标准是基本要求的工具链以及支持敏捷开发方法不仅为软件建设,而且在需求工程和系统架构设计的早期阶段。万博1manbetx

Marco Kunze大陆汽车

提供全球内部网访问产品终身使用MATLAB计算生产服务器

12:00-12:30

博世的一个内部开发的程序是用于工程推动belts-a连续变量传输的关键部分(CVT)。程序的主要功能是估计产品生命周期计算有效材料应力和比较这些SN可用数据。提供全球进入这个程序,设计了一个基于web的版本,它使用一个SQL数据库来存储所有的输入和输出,一个web接口(Tomcat^®),用Java编写业务逻辑^®,MATLAB^®项目的工程计算。为了让许多用户同时访问系统,使用MATLAB生产服务器™。要求计算从Java程序的一部分被发送到MATLAB生产服务器的输入队列。计算的持续时间可以是任何一秒至24小时,这取决于大小和复杂性的计算任务。这个设计有很多好处:没有安装任何软件用户的电脑,降低了软件的成本,一个干净的系统的组件之间的分离,和短响应时间如果bug修复或改善MATLAB代码是必需的。

德克Twisk,博世传输技术

点云处理使用HDL编码器

14:15-14:45

在现代汽车中,越来越多的不同类型的传感器。除了雷达、超声波和相机,最近的发展处理使用激光雷达传感器测量距离,距离的计算使用飞行时间测量激光束。这种新的传感器类型需要一套新的算法来实现汽车工业。

约翰内斯·迈克尔,法雷奥

汽车漂移使用机器学习识别

14:45-15:15

在本课程中,您将看到一个示范车辆数据的自动分类,不同的驾驶动作的结果,旨在预测车辆的转向过度。比较经典的实现,建立了机器学习的方法。迄今为止,某些阈值定义了从传统意义上讲,他的这一个过度当超过这个阈值的信号。在某些情况下,还有睡眠speed-dependent由多年的经验。因此,如何的问题和如何使用机器学习方法的特点快速测量也进入的问题。

一个模型基于统计和机器学习的分类算法工具箱™是训练的重点是具体的超速驾驶情况。的数据集用于训练,模型的预测精度是95%以上。在下一步中,然后将此模型运用于新的纪录。第一个评估展示出了一些有希望的结果。

托拜厄斯Freudling,宝马集团

发动机基本校准:充气模型校准的基于模型的方法

16:15-16:45

需求的协调不同的引擎特点更加苛刻。功率、效率、动态响应和废气排放质量只是四个因素需要协调。满足这些需求,引擎的功能和相关的校准引擎控制系统越来越复杂。这尤其适用于发动机控制的一个基本组成部分:空气收费模式。没有强大的应用程序工具的使用,它的精确校准不再是可行的。保时捷工程开发了另一种方法使用基于模型的方法。

充气模型的最大的挑战之一是特征和地图必须校准非常精确,虽然他们的直接输出不符合任何可测量的物理和热力学值。由于相互作用的计算值发动机控制单元和计算模型的复杂性,现在已经成为不可能的参数化空气电荷模型——换句话说,直接调整maps-during发动机台架上的正在进行的操作。基本校准必须使用特殊的工具,使进行正确使用测量数据校准的地图。的意义和使用这些工具已经非常及其发展是核心竞争力领域的发动机标定在保时捷工程。

通过反相一个完整的逻辑路径函数的结果对应于一个可测量的物理变量,就可以得到地图的精确值输出为每个操作点执行。一旦地图输出操作点是已知的,数值模型创建计算的输入和输出值之间的关系图。使用这些模型,相应的地图然后校准。

这种替代方法已被证明成功和用于几乎所有的ECU的校准模型。

马特奥头骨,保时捷工程服务

用MATLAB预见性维护:时间序列数据的模式匹配

16:45-17:15

在这个演讲中,看到实时监控的一个有效方法大量的工艺参数及其应用到实际生产数据的一个例子。

在现代生产设施,大量的相关过程的数据记录。在系列生产,重复相同的生产周期,生产数据与特征时间序列包为每个周期和流程参数。在正常生产模式中,每个周期的时间序列具有高度相似。偏差指示故障或磨损。

在这个演讲中,大量的过程参数的时间序列进行分析,以检测偏离理想的生产方式。一个挑战这个任务的多种时间序列和复杂性的特征。在训练阶段,提出的方法可以减少复杂的时间序列来少量的数字和他们的典型变化特征。在监控阶段,每个周期的特征数字比较决定在训练他们的理想值。

特征数据让你区分偏差在时间和信号的形状。可能出现偏差时由于延误或工艺条件。偏差的形状,如振幅值的变化,可能会出现由于调整机器参数,故障或磨损的条件。

演讲的关键好处是一个方法,描述复杂的信号通过少量的数字特征,因此,可以很容易地识别显著偏差。

杰西卡,戴姆勒

Irina Ostapenko Turck博士Ingenieurburo

大师班:解决舰队与MATLAB数据分析测试数据

11:30-12:30

这个演讲演示了如何快速有效地实现工程数据分析应用程序与MATLAB^®。它特征——一个真正的数据集获得真正的汽车。

• 用MATLAB处理大数据高效:导入和预处理
• 开发分析车辆测试舰队数据
• 感兴趣的事件自动检测和计算关键指标如brake-specific燃料消耗
• 扩展您的应用程序集群和云

Christoph Stockhammer MathWorks

大师班:仿真软件作为一个完整万博1manbetx的车辆仿真平台

14:15-15:15

在本课程中,您将了解最新的仿真软件万博1manbetx^®完整的车辆仿真的工具。图书馆的动力组件和完整的燃油经济性模拟车辆模型,性能,和驾驶动作,这些工具给你一个强大的完整的车辆仿真平台。您将看到一个演示如何使用这些工具来分析能源管理、描述和处理,发展动力系统和底盘控制,等等。

迈克•Sasena MathWorks

Lars克劳斯MathWorks

深度学习在MATLAB:从概念到嵌入代码

15:15-15:45

学习如何使用MATLAB^®设计、开发和部署计算机视觉和深度学习在NVIDIA的应用程序^®特斯拉^®gpu或Tegra^®芯片系统,无论在本地机器上,在一个集群中,或在嵌入式系统中,包括NVIDIA杰森™TK1 / TX1 TX2和驱动™PX平台。在MATLAB环境下工作流从算法设计。MATLAB中定义的深度学习网络和训练使用GPU并行计算对MATLAB的支持,无论是在台式电脑,本地计算集群,或在云中。万博1manbetx然后,经过训练的网络与传统计算机视觉增强技术和MATLAB的应用验证。最后,一个编译器自动生成可移植的、高度优化的CUDA^®从MATLAB算法代码,然后使用交叉编译Tegra平台上实现。自动生成的CUDA代码的执行速度快~ 2.5倍比Apache MXNet™, ~ 5倍的速度比Facebook Caffe2 ~ 7 x速度比Google™TensorFlow™,和与一个优化TensorRT™实现。

亚历山大•施赖伯MathWorks

大师班:自动驾驶和MATLAB仿真软件开发万博1manbetx

16:15-17:15

高级驾驶员辅助系统(ADAS)和自动驾驶技术是重新定义汽车行业,改变运输的各个方面,从日常通勤到长途运输。工程师与MATLAB整个行业使用基于模型的设计^®和仿真软万博1manbetx件^®开发自动驾驶系统。这个演讲展示了MATLAB和Simulink作为集成开发环境自动驾驶所需的不同领域,包括知觉万博1manbetx、传感器融合,控制设计。

MathWorks工程师展示新技术加快发展ADAS和自动驾驶应用MATLAB仿真软件,包括:万博1manbetx

• 设计视觉检测算法与深度学习
• 传感器融合算法设计记录和实时数据
• 设计控制算法与模型预测控制

MathWorks Gaurav喝

Marco Roggero MathWorks