教学与科研专区

大学生方程式车辆物理建模与驾驶员在环仿真

本示例将展示使用 Simscape 对大学生方程式赛车进行详细的物理建模，通过对赛车动力总成、热冷却系统以及电池系统的模拟，展示如何在仿真阶段更好地指导车辆设计，优化车辆性能，降低成本并提高效率。您还可以通过驾驶员在环设计，在 3D虚拟赛道上，体验使用游戏手柄控制方程式赛车的乐趣。

在 TI C2000 上快速部署并验证自抗扰（ADRC）电机转速控制算法

本实例将展示如何通过 Simulink Control Design 即插即用的先进控制算法模块，快速构建自抗扰（ADRC）电机转速控制算法，并基于 C2000™ Microcontroller Blockset 快速部署到 C2000 芯片上以加速算法的验证评估。

新产品展示专区

将为您展示MATLAB 和 Simulink 中的新功能。将重点介绍新工具，如交互式apps，实时编辑器tasks和在MATLAB中几乎不需要编码就能完成任务的高级功能，以及Simulink中提高建模仿真效率的新功能。在MATLAB 和Simulink 中使用Python^®，并与其他工具和环境集成。

工程应用中的人工智能

在线学习应用及其部署

本示例演示如何在云和嵌入式环境环境部署在线学习应用。在线学习可以实现机器学习模型的“冷”启动，并且根据模型的性能或数据分布的变化在线训练机器学习模型。因此，其相对于离线学习的机器学习模型有很大的灵活性，可以在线响应模型训练请求。

通过训练强化学习智能体用于倒立摆控制

这个示例展示了如何从现有数据而不是使用环境来训练智能体。从数据中训练代理(离线强化学习)可以通过利用已经收集的数据有效地构建不同智能体算法的原型。在这个例子中，两个强化学习(RL)智能体被训练来摆动和平衡Quanser QUBE™-Servo 2倒立摆系统。首先，您使用Simulink 环境在线训练TD3代理，并使用数据记录器收集训练数据。然后，您使用收集的数据和修改的奖励函数离线训练另一个TD3智能体，以实现与智能体不同的行为。然后比较两个智能体的行为。

电气化

纯电动汽车电气系统设计和仿真

本例演示了如何使用高保真车辆组件模型设计电池电动汽车 (BEV)。您可以使用该模型执行组件级的详细分析, 包括里程评估, 电池选型, IGBT温度估算, 能耗分析等。

构网型变流器建模与仿真测试

本示例演示构网型变流器的建模与仿真测试，构建基于下垂和虚拟同步机方法的控制算法，建立不同运行与故障场景分析构网变流器的性能是否能达到并网要求。

建模，仿真和实现

使用Polyspace 进行测试左移以驱动测试开发

本演示展示Polyspace Test在VS Code中，使用测试框架对嵌入式代码进行测试,通过形式化方法自动生成测试用例补齐测试覆盖率的不足，而后生成测试报告，覆盖率报告。在UI界面进行动静态协同测试，并测试框架代码的导入和管理。

Simulink 仿真加速eVTOL 的设计和开发

本示例将演示基于Simulink 开发电动垂直起降航空器的开发工作流，包括飞行动力学、飞控算法设计、仿真平台的搭建，联合场景工具进行系统级验证。

通信、电子和半导体

使用 MATLAB 开发毫米波雷达

本示例面向毫米波应用，展示了如何在 MATLAB 中快速连接毫米波雷达硬件开发板获取原始 IQ 信号，然后方便地进行雷达信号处理和数据处理算法开发，实现人员追踪等功能。

MATLAB图像处理从算法到HDL实现

本示例展示了用MATLAB 和 Simulink 开发图像处理算法,从算法模型生成HDL代码并部署到SoC芯片的全流程，其中包含基本图像处理算法开发、AI网络的使用，以及与HDL仿真器联合仿真、验证，FPGA在环验证。

汽车

利用云构建虚拟的、自动化软件开发平台

本示例将演示基于云平台部署虚拟车辆模型，实现快速扩展分析和测试:

• 通过在云上部署Simulink来加速模拟运行；
• 快速改变参数(如电池电流放电)，并量化这些变化在组件和系统层面的影响(电池温度，EV范围)；
• 将车队数据与虚拟模型相结合，以获得预期电动汽车续航里程变化等；
• 将虚拟车辆与虚拟ECU相结合(虚拟验证的未来)；

使用RoadRunner创建复杂的3D道路场景进行自动驾驶仿真

本示例将演示基于RoadRunner交互式地设计3D仿真场景、自动泛化种子场景、从实车感知数据重构场景、随机交通流场景，能有效地覆盖单一理想场景、真实场景到随机场景，助力智能驾驶系统快速仿真和验证。