感知环境
利用内置的 MATLAB 应用程序，可交互地执行对象检测和追踪、运动评估、三维点云处理和传感器融合。使用卷积神经网络 (CNN)，运用深度学习进行图像分类、回归分析和特征学习。
将您的算法自动转换为 C/C++、**、HDL 或 CUDA 代码。
制定规划和决策
使用 LiDAR 传感器数据，通过 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 创建环境地图。
通过设计算法进行路径和运动规划，在受约束的环境中导航。使用路径规划器，计算任何给定地图中的无障碍路径。
设计算法，让机器人在面对不确定情况时能做出决策，在协作环境中执行安全操作。实现状态机，定义决策所需的条件和行动。
设计控制系统
您可以使用算法和应用程序，系统性地分析、设计和可视化复杂系统在时域和频域中的行为。
使用交互式方法（如波特回路整形和根轨迹方法）来自动调节补偿器参数。您可以调节增益调度控制器并*多个调节目标，如参考跟踪、干扰抑制和稳定裕度。
代码生成和需求可追溯性有助于验证您的系统，确认符合要求。
MATLAB GPU 计算支持可适用
于运行NVIDIA CUDA 的GPU
在支持 NVIDIA CUDA 的GPU 上执行 MATLAB 计算
*成为 CUDA® 程序员，MATLAB® 即可让您能够使用 NVIDIA® GPU 来加速 AI、深度学习和其他计算密集型分析。使用 MATLAB 和 Parallel Computing Toolbox™，您可以：
直接在 MATLAB 中调用 NVIDIA GPU，有 500 多个内置函数可供使用。
使用 MATLAB worker 和 MATLAB Parallel Server™ 访问台式机、计算集群和云上的多GPU。
使用 GPU Coder™ 直接从 MATLAB 生成 CUDA 代码，以便部署到数据中心、云和嵌入式设备。
使用 GPU Coder 从 MATLAB 生成 NVIDIA TensorRT™ 代码，实现低延迟和高吞吐量的推理。
将 MATLAB AI 应用程序部署到配备 NVIDIA GPU的数据中心，与使用 MATLAB Production Server™ 的企业系统集成。
Model-Based Design enables medical device engineers to introduce and integrate agile approaches into their existing software development workflows by cleanly separating the design phase from the implementation steps.
Using Model-Based Design, you can:
Model and simulate algorithms and entire systems before implementation
Verify and validate the designs thoroughly at a higher-level abstraction
Prototype design and create proofs-of-concept by automatically generating C or HDL code
Produce customizable reports that can be used as evidence of regulatory compliance
Prove your code is safe under all possible run-time conditions using static analysis
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