MATLAB および Simulink セミナー

MATLABによる自律ロボット/自動運転開発セミナー
~物体認識から軌道計画、実機実装まで~

概要

近年、自動運転/ADASから自動搬送車(AGV)、ロボットアーム、サービスロボット、ドローンまで幅広い分野での自律システムの活用が期待されています。このような自律システムの実現には従来の制御開発だけでなく画像処理や信号処理、認知判断、行動決定、経路計画など複合的なアルゴリズムの組み合わせが必要となります。

本セミナーでは、ディープラーニングによる物体認識からLiDAR点群処理、センサーフュージョンによる障害物追尾、SLAM、パスプランニング、経路追従制御アルゴリズム、プラントモデリングなどの複合領域の技術をMATLAB®/Simulink®の単一環境で実現できる様子をご覧いただきます。また、アルゴリズム検証だけでなくハードウェア実装に向けたC/CUDAコード生成やROS連携、RCP/HILSの機能についても触れます。

展示ブースでは下記のMATLAB/Simulinkの最新機能やハードウェアソリューションをご覧いただけます。

  • ディープラーニング最新機能やUnreal® Engine連携による自動運転のデモ
  • 組み込みGPU(NVIDIA Jetson)にYOLOによる物体検出デモ
  • Simulink Real-Time/Speedgoatによる搬送システム評価のためのRCP/HILSデモ

この分野での研究開発をこれから行う必要のある方、開発効率向上をご検討の方、また最新機能にご興味のある方におすすめのセミナーとなっております。MATLAB環境をご存じない方もぜひご参加ください。

ハイライト

  • マルチドメインシミュレーションによる自律型アームロボットの開発
  • モデルベースデザインによる自律移動ロボット・自動搬送システムの開発
  • GPU/ROS連携によるADAS/自動運転システムの開発検証

参加対象者

  • 対象業種:建設機械、農業機械、産業機器、サービスロボット、自動車、航空宇宙などの分野の方々
  • 対象者:機械、電気、メカトロ、制御などの開発研究に従事されていてこれから認知判断などの技術開発をはじめられる方

アジェンダ

時間 タイトル
13:00  受付開始
13:30 

システム自動化・自律化のトレンドに対するMATLAB/Simulink支援(20分)

「自律化」の動向が加速する中、より高性能なアルゴリズムを効率的に設計・検証・実装する必要があります。本セッションではMATLAB/Simulink新機能と活用例を交えて自動化から自律化のトレンドを「データアナリティクス」、「システム開発」、「自律アルゴリズム設計」の観点から紹介します。

13:50 

マルチドメインシミュレーションによる自律型アームロボットの開発(40分)

複数センサーを有し、軌道計画および意思決定を必要とする自律アーム型ロボットのシステムの開発をご紹介します。このような複雑な自律システムの開発にはシステムモデルを中心に設計、解析、シミュレーション、自動コード生成および検証を実現する手法であるモデルベースデザインが有効です。自動ピック&プレイスを題材に、モデルベースデザインを通じてディープラーニングのような認識技術と逆運動学とダイナミクスを組み合わせた軌道計画および制御のアルゴリズムとどのように統合できるかをご覧いただきます。

14:30  休憩 & デモ展示紹介
14:50 

モデルベースデザインによる自律移動ロボット・自動搬送システムの開発(40分)

経路計画や制御アルゴリズムの検討から実装・テストまで、自律移動ロボット・自動搬送システムの開発を支援するための様々な機能をご紹介します。まず、車輪型移動ロボットを例題に、LiDARによるSLAMなどの自律移動アルゴリズムを効率的に開発できる様子をご覧いただきます。さらに、有軌道搬送システムを題材に、車両ダイナミクスとその制御アルゴリズムのモデル化について触れ、それらを実機ベースで検証するためのRCP/HILS環境を紹介します。

15:30  休憩 & デモ展示紹介
15:50 

ROS/GPU連携によるADAS/自動運転システムの開発検証(40分)

画像・LiDARデータの取り扱いから、ROS連携、様々なテストシナリオによるアルゴリズムの検証・統合シミュレーションまで、ADAS・自動運転の領域において進化を続けるMATLAB®/Simulink®についてデモを交えながらご紹介します。

  • ROS連携によるLiDAR、カメラなどの各種センサーデータの取得とC++ ROSノード生成
  • 画像・LiDARデータの前処理・ラベリングからディープラーニングによる分類ワークフロー、GPU CoderによるNVIDIA® Drive™ PX2への実装
  • CAN FDデータの同期・可視化とセンサーフュージョンアルゴリズムの開発
  • 専用GUIによるNCAPテストシナリオの作成とシミュレーション、Unrealゲーミングエンジンとの連携
16:30  質疑応答&個別相談会
17:00 終了

対象製品

満席につき受付終了