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无人驾驶飞行器
MATLAB®和仿真软万博1manbetx件®为加速无人机(UAV)和自主飞行应用的发展提供能力。
使用Matlab和Simulin万博1manbetxk，您可以：
- 模型并分析UAV系统架构
- 设计飞行控制算法和UAV工厂模型的模拟，同时包括环境因素
- 利用预先构建的算法、传感器模型、计算机视觉、激光雷达和雷达处理以及传感器融合应用程序，开发自主飞行的感知和运动规划系统
- 在闭环3D仿真环境中评估UAV性能
- 自动生成生产代码以部署飞行控制器和船上计算板
- 通过MATLAB和Simulink连接并控制无人机万博1manbetx
- 分析无人机飞行遥测和有效载荷数据
“使用Simulink进行建模和仿真是我们获得所需结果的唯一万博1manbetx途径，而且速度和质量也符合当今行业的预期。如果我们必须手工完成所有工作，并且只依赖飞行测试，那么我们将需要更多的bug修复迭代，并且每个迭代需要更多的测试时间。这个问题将变得棘手。没有别的办法了。”
jan vervoorst，英特尔
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无人机发展
UAV平台开发
使用MATLAB和Simulink万博1manbetx，您可以建模和分析无人机系统架构，同时链接到需求。你可以设计和测试你的飞行控制算法与工厂模型在模拟没有硬件和降低风险之前的飞行测试。飞行控制软件的生产代码可以自动生成，用于硬件实现。matlab和simu万博1manbetxlink使您能够：
- 开发和研究无人机结构连接到要求时的型号
- 模型无人机平台、飞行控制系统和环境影响集成和执行系统级模拟
- 自动生成生产代码实现在微处理器、FPGA和GPU上
- 连接到常见的UAV自动驾驶仪，例如PX4和低成本的硬件如Raspberry PI™
- 连接无人机硬件使用微型空气汽车链路（MAVLink)通信协议和分析飞行遥测数据使用交互式应用程序
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感知和本地化
对于自主飞行，无人机必须具有自我意识和情境意识。MATLAB和SIMU万博1manbetxLINK为建筑物检测，映射和本地化应用提供预构建算法和传感器模型。模拟IMU / GPS传感器读数设计融合和定位算法以估计UAV姿势。使用深度学习和机器学习，开发对象和人员检测的算法，或使用UAV构建目视检查的应用。使用Matlab和Simulin万博1manbetxk，您可以：
基于仿真的测试
使用模拟允许您检测虚拟测试中的设计错误，降低硬件飞行测试的风险和成本。您可以在MATLAB和Simulink中集成UAV工厂模型，飞行控制和自主飞行算法，然后执行和自动化仿真测试。万博1manbetx您还可以在光电环境拟真模拟环境中综合自主无人机应用的闭环模拟的传感器读数。matlab和simu万博1manbetxlink使您能够：
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