MATLAB 和 Simulink 在机器人领域的应用
将您的机器人构想和概念转变为自主系统，在现实环境里顺畅工作。
机器人研究人员和工程师使用 MATLAB 和 Simulink，在同个软件环境下即可全部实现：设计和调优算法，对真实系统进行建模，并自动生成代码。
使用 MATLAB 和 Simulink，您能够：
使用您开发的算法连接并控制机器人。
开发跨硬件的算法并连接到机器人操作系统 (ROS)。
连接到各种传感器和作动器，以便您发送控制信号或分析多种类型的数据。
可采用多种语言，如 C/C++、VHDL/Verilog、结构化文本和 CUDA，为微控制器、FPGA、PLC 和 GPU 等嵌入式目标自动生成代码，从而摆脱手动编码。
使用预置的硬件支持包，连接到低成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。
通过创建可共享的代码和应用程序，简化设计评审。
可利用遗留代码，并与现**器人系统集成。
支持的标准
使用 Embedded Coder 生成符合流行软件和安全标准（如 AUTOSAR 和 MISRA C）的代码。MathWorks 提供认证和认证套件，以确保在开发系统和质量工具时符合以下标准的要求：ISO 26262、IEC 61508 、EN 50128、IEC 62304、DO-178、DO-254，以及针对汽车、医疗、铁路和航空航天嵌入式系统的其他行业标准。
硬件支持
无论您的应用程序做何操作 - 信号处理、计算机视觉、图像处理或控制系统，都可以快速生成代码并为您的硬件编译代码。
在嵌入式平台（如 Raspberry Pi™ 或 Arduino®）上生成代码，并进行原型设计。在移动平台上，将生成的代码集成到自己的应用程序中，并在 iPhones、iPads 或 Android™ 设备上运行，包括访问视频摄像头、麦克风和加速计等机载传感器。将嵌入式系统部署到功能强大的微处理器。
此外，MathWorks 和 Connections 合作伙伴还为以下流行的硬件提供内置的交钥匙集成服务：
Arduino 支持
ARM 支持
TI C2000 支持
探索板支持
PLC 支持
NVIDIA 支持
AI in Automotive Engineering
Use MATLAB to access and preprocess fleet and vehicle data, build machine learning and predictive models, and deploy models to enterprise IT systems. With MATLAB you can access data stored in files, databases, and the cloud. It helps in exploring modeling approaches using machine learning and deep learning apps and to accelerate algorithms with parallel processing on CPUs, NVIDIA® GPUs, the cloud, and datacenter resources. Automatic conversion of machine learning models to C/C++ code and deep learning models to CUDA® code helps in deployment of trained models or networks to production IT systems, without recoding into another language.
MathWorks is an AUTOSAR Premium Member and actively participates in the development of the standard with focus on the complete application of Model-Based Design with an AUTOSAR development process. Use Simulink and AUTOSAR Blockset™ to design and simulate Classic and Adaptive AUTOSAR systems. Then use Embedded Coder® to generate AUTOSAR code in C for Classic or C++ for Adaptive. Composition authoring with System Composer, as well as, round-trip ARXML-based integrations are supported.
使用 MATLAB 实现机器学习
利用工程、生产和金融数据发现规律并构建预测模型
使用 MATLAB®，工程师和其他领域*部署了成千上万的应用程序，用于预测性维护、传感器分析、金融和通信电子。MATLAB 通过以下功能让机器学习的困难部分变得简单易行
点击式应用，可用于训练和比较模型
高级信号处理和特征提取技术
自动**参数调优和特征选择，可优化模型性能
能使用相同的代码规模处理大数据和集群
为嵌入式和高性能应用程序自动生成 C/C++ 代码
各种常用的分类、回归和聚类算法，用于监督式和无监督学习
对于大多数统计和机器学习计算，比开源工具执行速度更快
利用 MATLAB® tall 数组的强大功能和简易性，访问、探索和处理大数据及无法存入内存的数据（包括存储在 Spark™ 和 Hadoop® 上的数据）。
-/gjiiih/-
http://turntech8843.b2b168.com
