MATLAB と Simulink には、無人航空機 (UAV) や自律飛行アプリケーションの開発を加速させる機能が用意されています。

MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。

  • UAV システム アーキテクチャのモデル化および解析
  • 環境要因を含めた UAV プラントモデルを使用した飛行制御アルゴリズムの設計とシミュレーション
  • コンピューター ビジョン、Lidar とレーダー処理、センサーフュージョンのためにあらかじめ用意されたアルゴリズム、センサーモデル、およびアプリを使用した、自律飛行向け知覚システムおよびモーション プランニング システムの開発
  • 閉ループ 3D シミュレーション環境での UAV の性能評価
  • 量産向けコードの自動生成とフライト コントローラーやオンボードのコンピューティング ボードへの展開
  • MATLAB と Simulink から UAV に接続して制御
  • UAV のフライトテレメトリとペイロードのデータ解析

「Simulink を使用したモデル化とシミュレーションは、今日の業界で期待されるスピードと品質を実現しながら、私たちが求める結果を得るための唯一の方法です。すべてを手作業で行い、フライトテストだけに頼る場合は、バグ修正を繰り返し行う必要があり、そのたびにテスト時間も必要になります。これでは、問題の対処は困難になる一方です。Simulink を使用する以外に良い方法はありません。」

Jan Vervoorst, Intel

UAV プラットフォーム開発

MATLAB と Simulink を使用すると、要件とリンクさせながら UAV システム アーキテクチャをモデル化して解析することが可能になります。ハードウェアに接続せずに、シミュレーションでプラントモデルを使用して飛行制御アルゴリズムを設計およびテストし、フライトテスト前にリスクを低減することができます。さらに、ハードウェア実装のための飛行制御ソフトウェアの量産向けコードを自動的に生成することができます。MATLAB と Simulink では、以下のことが可能になります。

UAV

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UAV 知覚および位置推定

知覚と位置推定

自律飛行を行うには、UAV による自己認識および状況認識が必要です。MATLAB と Simulink には、オブジェクト検出、地図作製、位置推定アプリケーションを構築するためのあらかじめ用意されたアルゴリズムおよびセンサーモデルが搭載されています。IMU/GPS センサーの読み取り値をシミュレーションして、UAV の姿勢を推定するための融合および位置推定のアルゴリズムを設計します。ディープラーニングと機械学習を使用して、物体や人物を検出するためのアルゴリズムを開発したり、UAV を使用した外観検査を行うためのアプリケーションを構築したりします。MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。

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モーション プランニングと制御

自律型 UAV は、衝突のない経路に従いタスクを完了するために、環境をナビゲートする必要があります。MATLAB と Simulink には、あらかじめ用意されたアルゴリズムとブロックライブラリを使用して、UAV ミッションを構築し、複雑な経路を計画する機能が搭載されています。また、組み込みのアニメーション機能を使用して、UAV のモーション プランニングの初期評価を行うこともできます。MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。

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シミュレーションベースのテスト

シミュレーションの使用により、仮想テストで設計エラーを検出し、ハードウェアによる飛行テストのリスクとコストを削減することができます。MATLAB と Simulink で UAV プラントモデル、飛行制御、自律飛行アルゴリズムを統合し、シミュレーション テストを実行して自動化することができます。また、フォトリアリスティックなシミュレーション環境での自律型 UAV アプリケーションの閉ループシミュレーションのために、センサーの読み取り値を合成することもできます。MATLAB と Simulink では、以下のことが可能になります。

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