デンソーテン が MATLAB を使用して、モバイル サイバー フィジカル システムを開発
「データ処理と可視化における MATLAB の優位性、並びに構想から実装までの全体プロセスを一貫して実現するその能力は、大きな魅力であり、当社がこのプロジェクトに MATLAB を選んだ主な理由でもあります。」
主な成果
- MATLAB を利用し、手書きの再コーディングなしに、ハードウェアとクラウド アプリケーションにまたがる商用システムを開発および展開
- MATLAB を利用し、AI、画像処理、確率計算、統計を活用した複雑なアルゴリズムを簡単に実装
- MATLAB Production Server の利用により、クラウド上に一元管理された場所で高度な解析を実行
デンソーテンは、カーナビゲーションやサウンドシステムからガソリン、電気、ハイブリッド車両用のエンジン制御ユニットまで多様な製品を製造する、総合カーエレクトロニクス メーカーです。
デンソーテン は、企業ビジョン「VISION 2030」の一環で、サイバー フィジカル システムを使用してデータを活かすモビリティ ソリューションの開発に取り組んでいます。これらのシステムは、実データを収集してサイバースペースで解析し、交通渋滞などのモビリティの問題に対するソリューションを導き出します。
デンソーテン は、これを達成するためにローカルとクラウド一元管理によるシステムを開発し、エッジデバイスを通じて車両データを収集および解析します。DENSO TEN は、この実現のため、Computer Vision Toolbox™ と Deep Learning Toolbox™ を使用して、エッジデバイス上の画像データを処理するアルゴリズムを開発しました。さらに、MATLAB Coder™ と GPU Coder™ を使用して、コードを生成し、エッジデバイス上にデプロイしました。また、MATLAB Production Server™ を使用して、可視化され影響が及ぶ可能性のあるデータを集計して結果を生成することが、クラウドシステムのパフォーマンスを最適化するのに役立ちました。これらはすべて、1 つの一貫した MATLAB® コードベースから実行され、他言語に手動で再コーディングして展開する必要はありませんでした。
画像前処理を実行する MATLAB コードの一部は、C/C++ に生成することも可能なため、車両で実行する低電力のエッジデバイスに統合することができます。より計算集約的な MATLAB アルゴリズムが、MATLAB Production Server 上で実行されます。
