上海 演示站
教学与科研专区
与产业先进技术和资源相融合，赋能教学、助力科研与人才培养。
在本展台中，您将看到如下 demo 并了解更多教育资讯——
基于深度学习的人体姿态识别与部署：
本示例展示使用 MATLAB 代码生成技术将 AI 模型生成 CUDA 代码，快速部署到 Jetson 等嵌入式设备中；我们将以人体姿态识别为例，模型可在硬件中独立运行，通过摄像头识别人体并以线条的形式呈现。
2022年中国研究生电子设计大赛受邀获奖作品：
来自中北大学的“比完回来开派队”利用 MATLAB 和 Simulink 设计和部署非周期信号下无人机协同控制系统，从而实现“羽龙长空”自主搜索救援平台。
新产品展示专区
Simscape 电池包设计及热管理
电池包的安全性直接关系着新能源汽车的动力性能和安全性能。如何设计更好性能和更安全的电池？
本示例将展示如何利用Simscape Battery进行电池包拓扑结构设计、热管理系统设计和电池均衡设计等。
高速电路信号完整性分析
信号完整性在高速电路设计中的重要性日益凸显。如何设计高速收发器？如何确定收发器是否满足规范要求？如何确定高速电路布板是否满足要求？
本示例将展示高速收发器算法建模、IBIS-AMI模型建立、信道仿真及PCB布板后信号完整性分析的全流程。
4D成像MIMO雷达设计与仿真
毫米波雷达作为自动驾驶的重要传感器之一，研究越来越多。传统的3D雷达可以获取目标的相对距离、速度及角度信息，但是不能分辨目标离地高度，如限高架、高架桥、标识牌的高度，无法确定是否能可靠通行。
本示例将展示如何仿真用于汽车行业的4D成像MIMO雷达，包含阵列设计、I/Q数据生成、数据处理、点云生成等。
人工智能与工程应用
高安全性医疗应用中AI模型的确认和验证
AI模型日益展现出强大功能，昭示着光明的应用前景。然而在高安全性应用中，如何能令人信服的，将健康乃至生命，托付于它？如何保证这个AI黑盒子的安全性？
本展台将展示，如何对一个用于胸片分析的AI模型，进行验证和确认，包括进行模型验证、鲁棒性测试以及分布外检测等。
基于深度学习的模型预测控制（MPC）用于能量管理
本示例演示如何使用数据驱动预测模型作为非线性模型预测控制(MPC)中的模型用于控制房屋供暖系统。在这个控制问题中，通过利用MPC的预测和处理约束的能力，来达到减少能源成本目标的同时，将室内温度维持在一定的温度范围内。您将学习如何在几行代码中训练神经状态空间预测模型，然后将训练过的模型用作非线性MPC控制器的内部预测模型。
电气化
利用多核CPU进行大型电网模型并行仿真加速
本示例将展示大型电网系统仿真面临的挑战，通过Simscape 提供的解耦模块和 Parallel Computing 提供的并行化能力，将大型电网仿真并行化，进而提高仿真速度。主要包括：
- 使用Simscape Electrical 构建大型电网模型
- Simscape 提供的物理模型解耦的方法
- 利用Parallel Computing Toolbox实现并行仿真
使用Simulink 开展基于STM32的电机控制
本示例将演示：基于STM32的电机控制及实现。通过MATLAB与ST硬件的联合使用，将展示如何通过仿真调节永磁同步电机的磁场定向控制算法，并将算法自动生成C代码，在STM32上运行并控制电机
自动驾驶与无人系统
从记录的传感器数据创建自动驾驶仿真场景
本示例将演示：根据地图、实车记录的定位和感知数据，使用MATLAB和RoadRunner重建可用于虚拟仿真的3D场景，以及测试使用MATLAB开发的自动驾驶功能。
工程车辆自动驾驶的场景仿真
建筑工地或矿山开采现场等重工车辆的自动驾驶功能与乘用车有很大的差异，如何通过实时仿真或虚拟场景测试自主性，如何将驾驶员的偏好加到车辆的自主行为上？ 示例讲演示：使用算法来规划车辆的前进和后退运动，以到达指定位置；开发实时运动控制，实现避障和安全操作；使用ROS连接到真实的车辆或虚拟环境中的模拟车辆，如Unity。
虚拟车辆
基于整车性能优化的动力电池设计与方案验证
在汽车设计的早期阶段，工程师需要设计电池组的大小，这通常会涉及续航里程和成本等相互冲突的目标之间的权衡，实现最优设计需要大量的时间和建模专业知识来构建闭环系统模型，用以分析和评估各种设计方案。
本案例，我们将介绍一个可行的工作流来解决这些问题。
- 首先，将演示如何使用 Powertrain Blockset 的 Virtual Vehicle app 来创建系统级电动汽车模型；
- 以成本和续航里程为优化目标，借助优化工具箱，迭代最佳设计方案（以电池包设计以及主减速比为例）；
- 然后，基于上述电池包设计方案，在Simscape Battery中，生成相应的电池包设计模型，并更加详细地评估电池包的行为；
- 最后，将电池模型集成回系统级模型中，以验证需求是否得到满足。
该方法提供了一种严格的数值方法来量化设计中的权衡问题，并简化了系统级和电池子系统级的模型构建流程，使工程师们可以利用这些强大的设计工作流更方便快捷的开展相关的工作。
电动汽车充电对电网影响的技术经济性分析模型
随着每天有越来越多的电动汽车连接到电网充电，人们会担心现有的电网基础设施将超出运行极限。我们可以尝试通过建立包括运营、定价以及预测的电力系统技术经济模型来解决这些问题。
本案例我们：
- 建立模型来评估充电基础设施的运行、风险、最优运营策略以及盈利能力；
- 这些模型可以进一步帮助我们深入分析系统长期运行效能、识别会导致不良结果的潜在因素以及优化零部件选型。
假设以下场景：
- 系统运营商可以控制每个电动车辆的电池储能单元连接到电网后提供或者吸收电力；
- 运营商通过建立电力系统的技术经济性模型来优化充电策略，在达到最小化电力成本的目的的同时仍满足各种系统需求和约束，比如SOC限制、电网供电限制、充/放电速率限制。
我们将建立一种快速且自动化的优化方法，利用连接到电网的所有储能单元来提高整体经济效益。同时，还可以基于电网仿真来模拟评估充电曲线对电网电压和功率流的影响。
