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IC设计与制造
MathWorks:打造自动驾驶系统开发设计的身躯
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出自:汽车电子应用

从科技角度看,汽车行业运用了大量前沿技术的支持,汽车系统非常复杂,对比汽车与航天航空的软体应用就能发现,汽车软体应用的复杂程度是后者的几倍甚至几十倍。MathWorks美国总部Embedded Coder产品系列的开发总监林晓沧认为,特别是现在的汽车智能系统,从应用角度上看,它在处理过程中需要面对行车规范、道路规则、行人车辆、以及法律规定等复杂情况,这是构成汽车系统设计障碍的主要原因。反之,这也将推动前沿技术的不断创新完善。



汽车与其他普通消费类产品的重要差别之一就是超高的安全性要求,汽车操控与每个零部件都被要求达到最高的质量与可靠性,甚至实现零缺陷(Zero Defect)的理想状态。汽车的生产制造过程中任何一个细小的错误都可能造成巨大损失,而实现零缺陷的核心是 “第一次就把事情作对”,故通过虚拟仿真技术,是找到最佳的解决方案的可靠途径。

在MathWorks看来,基于模型仿真的设计和测试流程将加速智能、自动驾驶汽车的开发速度和质量。

MathWorks是数学计算软件的领先软件供应商。全球各地的工程师和科学家均借助于该公司的产品加速研究、创新和开发的步伐。旗下产品针对数据分析、图形处理、物理建模、快速原型和代码生成及验证等技术应用。

据汽车电子应用网(公众号eCar中国)了解,MathWorks提供的MATLAB和Simulink开发平台在汽车设计中,首先通过MATLAB将一系列数据进行分析转化后得出相应的结论,输入到Simulink建立的系统级的模块化仿真环境,以验证整体设计是否符合设计需求,从而进行优化和提高。另外,基于Simulink平台上的Vehicle Dynamics Blockset工具箱能够将整个系统的模拟呈现在虚拟平台上,包括3D虚拟场景产生出相应的道路、三维动画等。

MathWorks亚太区高级项目支持总监张灵惠表示,对于非专业领域的工程师,MathWorks的开发平台为其解决了起步难的问题,MathWorks利用多年的算法积累与经验积累为工程师提供最新领域的支持。要知道,汽车行业中涵盖了多个不同的专业领域知识,很少有工程师能够对整个系统有完整的知识掌握。并且一个完整的无人驾驶系统往往不会由一家公司而是多家公司参与到不同的实际应用组件开发中,那怎样避免多家公司在设计连接上可能出现的纰漏?对此,MathWorks采取组件的形式,将完整的系统分成多个模块,利用公用的开发平台,在基于模型设计开发的各个阶段,根据自身的设计需求,自由地加减模块、乘除模块搭建系统,解决了跨路门槛问题的同时,还能保证整个系统的吻合性。



在无人驾驶领域,MathWorks最新的自动驾驶工具箱ADST中公开发布的深度神经元网络设计AlexNet能够达到高精度的图像识别。在实际的车辆应用中,AlexNet作为基础网络可根据辨识的目标群进行改进,综合其他的雷达、激光等探测器的信号,来解决动态问题、环境影响问题,从而应用到真正的驾车系统上。

据林晓沧透露,MathWorks自动驾驶设计工具箱将在今年9月份发布最新的升级支持。

值得一提的是,此前在北美汽车用户大会上分享的关于在老年社区提供无人驾驶L4出租车的项目,其开发设计就是使用了MathWorks的产品。

MathWorks表示,仅向用户提供开发平台,绝不向用户拿取数据。那么在不留存用户数据的情况下,MathWorks是如何不断进行功能的改善和迭代?对此,林晓沧对汽车电子应用网作出以下回答:

“对产品的改善和迭代,主要有两个方面。一是利用各个领域发布的大量公开科研数据,包括神经元网络的设计以及训练深度学习的图像库,例如谷歌公开其收集的数据,我们就利用这些公开数据不断学习、应用;另一方面,我们的用户不断给予反馈,通过不同的渠道,包括会议、官网报告提交、用户建议、用户共享等,为我们提供了很大的数据来源。”

张灵惠补充道,在自动驾驶领域中,如果说软件公司在构建自动驾驶的大脑,硬件公司在铸造自动驾驶的四肢,那么,MathWorks就是自动驾驶的身躯,组建整个系统。MathWorks希望在自身不断学习进步的过程中,同时在系统的每一部分,从感知到决策到控制,对整个系统的发展提供支持,为提高中国汽车行业的自主研发力量做出贡献。

 

 

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文章收入时间: 2018-07-03
 
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