建設、鉱業、農業、林業などの産業分野で使用される重機向けに高度な制御、自動化、自律機能を開発するエンジニアが、このチュートリアルと例を参考に学ぶことで、オフロード車両用のバーチャル テストベンチを構築できるようになります。
このバーチャル テストベンチで、高忠実度の物理モデリング、運動学的設計、フォトリアリスティックなバーチャル シミュレーションを組み合わせ、オフロード車両の高度な制御、自動化、自律アルゴリズムの調整や検証を行うことで、展開前に信頼できる機能性を確保できます。
オフロード車両向けに高度な制御、自動化、自律機能を設計
主要なユースケース
- シナリオ シミュレーションから合成センサーデータを生成し、制御、自律アルゴリズムを開発
- 実際の影響を反映させた高忠実度の IMU や GPS のモデルを使用してコントローラー設計を強化
- INS と GNSS のセンサーデータを融合させることで、オフロード車両の高精度な姿勢推定とナビゲーションを実現
- 車両の運動学と障害物を考慮し、複雑な地形での走行経路を生成
- 速度、加速度、アクチュエータの制約を考慮した軌跡追従コントローラーを設計
- モーション制御に逆運動学と LiDAR を用いて、掘削機による自動土工作業をシミュレーション
- Unreal Engine® を使用して、フォトリアリスティックな 3D 環境でオフロード車両の動きを可視化
- Speedgoat を用いたハードウェアインザループ (HIL) シミュレーションで制御設計をテスト
- シナリオ シミュレーション内で動く物体を再現し、オフロード車両に起こり得る実際の相互作用をモデル化
- 組み込みハードウェア上で制御・自律アルゴリズムを展開して検証
Simulink による IMU センサーフュージョン。
Speedgoat Real-Time Target Machine 上でパス追従をシミュレーションします。
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