摘要
主旨演讲
9:15-9:45
自动车辆的安全性和同系化反应(AVs)介绍给市场带来了一个巨大的挑战。考虑住客的安全法规和标准的数量逐渐增加,但目前的安全标准和法规仍然必须采用和增强。此外,基于人工智能(AI)系统正变得越来越流行在自动车辆的电子系统。这些系统使用可用的数据来得出自己的结论,先后从每一个遇到的交通状况。车辆正确反应的确定性交通因此随着时间不断增加。因此,目标是能够评估系统的学习进展,以及确保这些系统的决策总是对周围的交通安全。在这里,一个巨大的数量的场景和环境参数组合必须考虑。面对传统的真实世界的测试,这个测试是不可行了,因此,虚拟化测试方法通过仿真必须强调。博士在他的主旨,Houssem Abdellatif介绍了当前关于基于ai系统的安全挑战,以及如何解决它们。
博士Houssem Abdellatif、TUV SUD
安迪格蕾丝,MathWorks
客户演示
11:15-11:45
2018年5月,一组研究人员从慕尼黑工业大学(TUM)赢得了第一Roborace人类+机器的挑战。中空的自主驾驶软件堆栈管理环境感知、自主导航和轨迹跟踪。
的能力几乎测试完整的自主驾驶软件栈,而依靠高保真模拟车辆及其周边地区,只要开发自主驾驶系统是主要的重要的。这个演讲提出了一种半实物(边境)环境中基于可伸缩和可扩展的硬件,利用集成软件解决方案。
完整的自主驾驶堆栈是两个单独的硬件模拟目标计算机,模拟实际Robocar-an NVIDIA的技术设置®驱动™PX2 Speedgoat实时目标机器。移动实时目标机器,专门为仿真软件实时™,充当汽车ECU,将所需的中期轨迹转化为直接的命令执行器的车辆,虽然实时控制器。金宝appNVIDIA驱动PX2负责任务轨迹规划和传感器等处理。这两个单位之间的通信是由实时UDP。
第二个Speedgoat目标机器是用来模拟车辆动力学反应汽车ECU的输入。实时仿真器还包括传感器和致动器仿真,使得软件认为这是操作在现实世界与现实的数据流。物理和行为建模与仿真软件处理金宝app®和车辆动力学Blockset™,仿真软件实时再次启用快速原型到实时的目标。金宝app
额外的GPU的服务器实现了环境模型赛道上,同时提供一个完整的三维可视化。的双胞胎表示现实世界的赛道上可以很容易地使用虚幻引擎编辑水平®通过导入跟踪的车辆传感器上获取的数据。
托马斯·赫尔曼,慕尼黑工业大学
迈克尔•Luthy Speedgoat
12:15-12:45
车辆控制单元(联邦)是为了实现更高层次的动力功能,如巡航控制、限速器,或节能助理,释放发动机控制单元从复杂、耗费资源的计算。在甚高频数据链下一代汽车的产品线,大陆联邦装置是用于高层完全电气动力系统的管理和控制。
大陆提供了一个通用联邦设备以及基本软件和MATLAB®和仿真软金宝app件®基础软件开发工具链称为MBDS卡车和公共汽车oem厂商。通过这个工具链,甚高频数据链能够实现完整的联邦功能。MBDS使用基于模型的开发系统工具链,设计,集成,测试,并建立联邦软件完成。
MBDS支金宝app持一个完全自动化的模型试验方法,这是易于使用和强大,提高软件质量,满足ISO 26262要求。测试的定义是通过使用微软®Excel®代表不同的测试用例表。,刺激和期望值,包括公差,指定为全自动测试。测试用例可以应用在不同的测试级别(model-in-the-loop、software-in-the-loop process-in-the-loop)和各层次的结果在一个基于html的测试报告进行了总结。这份报告在测试运行提供了所需的所有信息,包括测试的描述和可视化测试刺激,预期值和公差。甚至引用需求分析覆盖所有测试活动的可追溯性。特别是对于排位赛生成C代码,测试覆盖率信息可以捕获model-in-the-loop测试。
MBDS MATLAB命令行API提供了一个简单的打开和关闭项目,运行测试,并建立和下载软件的最终目标。通过一个批处理工具,远程控制会话MBDS可以建立了夜间测试和使用詹金斯™服务器建立会话或其他批处理作业环境。
斯文Semmelrodt博士,大陆
14:15-14:45
法律限制有限公司2、更高层次的燃料成本和更严格的立法的国家正在推动在OEM找到一个新的可持续的方式来满足这些需求,进一步导致OEM看看杂交。他们必须发现混合动力系统不能意识到传统的福利,如恢复在汽车或纯电力牵引。混合动力汽车包括日益复杂的组件,当正确管理会导致减少燃料消耗,满足广泛的客户需求,保持产品的独特性。
oem是防止在开发过程中成本的增加,尤其是在软件开发过程中,通过重用功能,确保可伸缩性和管理系统体系结构的复杂性。兰博基尼,基督教科尔维诺已经发现,基于模型的嵌入式软件的设计是最好的解决方案开发与经典方法相比,基于低级语言和密集的原型活动。高级控制算法和基于模型的设计缩短了距离的实际实现,提高产品在对软件开发过程的质量、可伸缩性、变异管理和重用目标最重要的是中小企业公司,市场认可是独特的。
在这个演讲,基督教讨论了基于模型的设计特别强调的不同的应用程序原型技术用于加快软件开发。
基督教科尔维诺博士,兰博基尼
14:45-15:15
在过去的15年里,德国的道路交通死亡人数不断从大约6800在3200年有所下降。在同一时期,交通事故的数量记录的警察保持基本恒定。除了基础设施的变化,这主要是由于被动和主动改善车辆安全,交通事故调查和分析做出了重要的贡献。因此,交通事故研究所德累斯顿技术大学(VUFO)正在调查约1000每年交通事故作为德国深入事故研究的一部分(GIDAS)自1999年以来,记录关键的情况下自然驾驶研究(NDS)。
为了继续这个趋势和满足日益增长的需求来自未来的发展和保证驾驶员辅助系统高度和全自动驾驶,重要的是要有效利用统计和模拟分析方法,并开发和组合的新方法。
这个演讲提出了使用MATLAB的在交通事故中的应用研究®和仿真软金宝app件®以及相应的工具箱来提高车辆安全驾驶,高度自动化的保证。
这包括等:
- 事故统计分析和数学模型与数据库工具箱™以及统计和机器学习的工具箱™
- 交通事故模拟和建立一个危机矩阵(PCM)与MATLAB和Simulink(外部解算器)金宝app
- 效率分析和有效性的评估高级驾驶员辅助系统(ADAS)与MATLAB仿真软件金宝app
- 算法处理真正的驾驶场景(NDS数据)模拟应用程序使用计算机视觉系统工具箱™,自动驾驶系统工具箱™,信号处理工具箱™,映射工具箱™
Florian Spitzhuttl,交通事故研究所
14:45-15:15
今天,科学家们困扰的问题不再是如何获得数据或存储它。在这个世界上,即使你的水壶有互联网接入,获取数据从a到B的不再是一个挑战。传输数据从远程位置已经很容易通过使用“XG”(3 g、4 g和5 g)网络。存储数据是很容易的。现在单驱动能力达到14结核病,你不太可能耗尽空间,即使视频数据。也有许多工具和数据库,每个都有自己的优势,处理和存储数据。这导致了三个问题:1)。如何处理这些数据我们录音?2)。如何分析呢?和3)。我们如何知道数据是真的有效吗? This talk concerns the latter problem: strategies to make sure that you can focus on former two later on.
数据通常来自传感器和第三方设备你无法控制。在大多数情况下,他们像预期的那样工作,至少看起来如此。间歇性缺陷非唯一时间戳和改变名称和值(小)补偿难以捕捉,除非你已经怀疑他们。文档没有帮助和软件更新可能会引入新的问题。在大多数情况下,你最终盯着原始数据寻找海里捞针。MATLAB®允许您编写你的整个验证和分析工具链在一个编程语言,很容易理解和强大到足以处理大量(生的)数据。
这个演讲描述项目期间使用安培的过程和步骤,研究56车队配备数据记录器收集数据在一段时间内超过12个月,MATLAB是如何用于管理和分析所有数据。它覆盖的方法已经被用于其他项目。
柏林技术大学的Jan古纳
15:15-15:45
系统仿真是一个至关重要的因素在掌握在汽车开发过程中不断增长的复杂性。必须考虑不同的质量保证措施,确保系统仿真是一个可靠的合作伙伴。用户和开发人员考虑的主要质量特征时效率和可维护性专注于仿真框架。满足这些质量特征,PSA集团开发了一种跨域仿真框架命名公理(汽车X-in-the-loop,面向对象的模型框架)。AXIOM促进重用的组件模型和工具的能力在所有模拟域像model-in-the-loop software-in-the-loop,或半,利用Git™版本管理,使协作开发。
达到提高可读性和一致性,命名模型配置器开发工具支持建立应用程序的集成过程模型。金宝app模块化方法使模型的可重用性和简化了维护。
敏捷原则建立了有效地协同工作与跨职能的开发团队。开发人员和客户使用应用程序模型可以通过Jira bug报告和请求功能。研究小组将讨论特性请求和工作量估计。这个特性请求将计划经常重复冲刺。如果有一个错误,将执行一次。在定期发布创建和分发给客户。
提高发布质量,持续部署的方法是使用。相应地,对于物理的车辆,有质量测量的生产线。在虚拟工厂,PSA集团使用质量连续测量检查如果模型是否正常工作。与Logstash所有信息收集,分析与Elasticsearch Kibana可视化,所谓的麋鹿堆栈。
Andreas erb, PSA集团
15:15-15:45
深度学习提供了工具和方法来解决常见问题的汽车行业在新的革命的方法。此外,仿真和虚拟模型允许灵活性和加速ECU开发和测试过程的功能。
在这个演讲中,一个ECU开发过程描述,它使用数据驱动的发动机温度模型与非线性自回归神经网络训练与外部输入(NARX)和MATLAB®在云中克服传统物理建模方法的障碍。
连同XCU控制器代码编制仿真软件实时™作为可执行虚拟桌面计算机上的校准,校准和测试工程金宝app师可以使用先前生成的数据驱动模型和典型工程产品像贱民下载188bet金宝搏®印加优化和验证XCU控制器代码在一个完全虚拟环境,节约成本,提高敏捷性和加速ECU功能的开发和验证过程。
迈克尔•Wutz大陆
MathWorks演讲
博士Houssem Abdellatif
德国莱茵SUD
博士Houssem Abdellatif在2016年12月加入德国莱茵SUD自主驾驶和ADAS全球主管。他的作品涵盖了自动驾驶系统和连接的有效性和评估工具。这包括功能安全和网络安全。他的团队是全球性的,在德国,欧洲和亚太地区。Abdellatif博士是一个系统工程师,拥有博士学位从汉诺威大学的智能控制系统,德国。德国莱茵SUD之前,他做过各式各样的角色用不同的汽车供应商和IT公司。
安迪格蕾丝
MathWorks
安迪格蕾丝是设计自动化工具的工程副总裁。他负责仿真、代码生成和测试产品。下载188bet金宝搏他有超过25年的软件开发经验,参与了许多MathWorks产品的开发,包括仿真软件下载188bet金宝搏金宝app®控制金宝app系统工具箱™,仿真软件编码器™,优化工具箱™,Stateflow®。他收到了他的博士学位班戈大学的计算机辅助控制系统设计(CACSD)。他的研究领域是CACSD使用多目标优化技术的应用。
