希瓦拉姆,她的能量
ther Energy已经开始改变人们对电动汽车的看法。大家都知道电动交通是未来的趋势,但我国在这一领域缺乏好的产品,普遍阻碍了电动汽车技术的更快采用。下载188bet金宝搏一个好的产品有多个方面需要满足,包括性能、用户体验和客户服务。theather 450,连同他们的充电基础设施Point,是第一个从他们的工厂出来的产品,寻求满足这些尺寸。
滑板车以及充电基础设施,创建了一个复杂的设备生态系统,其中需要很好地处理这些设备以优化性能。该公司早早就足够了解系统的复杂性,并为他们提供了,这是一个轻松决定使用MathWorks产品。下载188bet金宝搏系统的物理模型和算法开发了很长的路,帮助您更快地了解和优化性能。
你好。大家下午好。非常感谢诸如介绍的Guro。另一件事是,是的,你的会议对我要展示的东西设置了一个非常好的背景。所以我的名字是Shivaram。我是网络能源的控件和系统智能团队的一部分。
首先我要介绍一下我们公司的业务。之前的一分钟视频让你们大致了解了我们的产品。2013年,Tarun Mehta和Swapnil Jain在金奈成立了这家公司,他们都是从ITT马德拉斯毕业的。
然后我们在2015年搬到了班加罗尔。你看到的这辆摩托车是2018年6月5日推出的。我们在2018年9月11日推出了第一辆滑板车。这些是你可以在网站上找到的一些规格。但本质上,它是一款高性能、智能、智能的电动滑板车,有很多功能,你也可以在你的应用程序上访问滑板车的所有信息。
这是- - - - - -
满足点。点是电动汽车充电器。你会在你最喜欢的咖啡馆、餐厅、工作场所、健身房、酒吧找到Point。坏主意。
简单地说,你离一个点永远不会超过4公里。点给你的车充电很快。它很简单,能照顾到细小的东西。有一辆电动汽车?没有问题。如果是S340,你可以在应用程序或仪表盘上找到Point。
如果你看不出要点,就自己找一个。我们从一些开始。但你很快就会在你所在的城市、其他城市和其他城市发现更多。阿瑟电网,一个电动汽车充电网络。
因此,当我们开始设计踏板车时,尤其是电动踏板车,我们意识到与汽油Bunks不同,您没有整个城市的充电基础设施。所以这是我们开始建设的另一件事。我们想弄清楚整个城市的某种充电基础设施,以便客户在骑滑板车时感到焦虑症。因此,您看到的小型无线电是我们开发的另一个产品,这是充电基础设施。因此,也已经安装在班加罗尔的各个地区。
现在,说到我在厄瑟尔做什么。
如果滑板车是智能的,那不是很好吗?如果他们已经知道你要去哪里以及到达那里的最佳方法。如果他们能在结果出现之前就解决问题,如果他们甚至能从任何地方更新自己。如果他们在后台完成了所有这些,我们所要做的就是按一个简单的按钮。
如果他们让自己变得更简单,如果他们让拥有一辆滑板车的所有麻烦都消失了,这样我们就可以享受这段旅程。那太好了。
好吧。这让我们对我在厄瑟做的事情有了一个简短的了解。就像我说的,我在软件和情报团队工作,我在控制和系统情报团队工作。我已经给你们展示了很多关于产品的东西;市场营销已经够多了。现在我要讲一下我们是怎么做到的。
因此,作为一家初创公司,我们中的许多人要么是新手,要么是真正年轻的工程师。没有其他大公司拥有的资源,我们面临着很多挑战。因此,我将简要介绍我们面临的挑战。然后让你了解我们是如何一个接一个地克服它们的。
因此,我们希望在产品中首先瞄准的一点是,我们希望它非常以客户为中心。因为这是一款全新的滑板车,它比你现在拥有的所有滑板车都要强大得多。它还有很多其他特性。
比如说导航,你从来没有在你的两轮车上见过导航。这是我们想要的另一个功能。因此,所有这些都显示了我们的滑板车功能中以客户为中心的特点。
所以这是一个挑战的东西是,我们必须考虑的事情的数量太多。就像我说的那样,当我们开始设计电动滑板车时,我们意识到您在城市中没有收费基础设施。所以那么我们就设计了城市的充电基础设施。
当你设计充电基础设施时,你必须了解我们是如何给电池充电的。在不过度设计电池或充电器的同时,客户应该能够以足够快的速度给电池充电,这样的最佳充电方式是什么?所以这些矛盾的情况,有很多。
二是缺乏基准数据。因为这是第一次,我们没有或者说我们没有基准数据,我们可以说这就是我们需要改进的地方。对我们来说很复杂的是我们不知道这个产品最终会被消费者怎样使用。
因为这是第一次设计,第一次被客户使用,我们不知道如何去决定如何使用这个产品。因为这样做的结果是我们不知道应该在什么时候停止设计。我们不想过度设计,因为我们认为人们可能会一天骑25公里。
所以我们认为,在班加罗尔这样的大城市里,人们可能每天骑车大约20到25公里,上下颠簸。但这可能不是真的。正当诸如此类的事情。
同样,在充电方面,我们不知道电动汽车是如何充电的,它们在哪里充电。这类基准数据对电动汽车来说是不存在的。所以使用模型是非常困难的。这再次导致了复杂的系统设计。
测试的挑战,就像我提到的,我们是一个年轻的创业公司有很多年轻的工程师,没有很多资源。显然,投资者的压力很大。对于在这里创业的人来说,你们知道那里的环境是什么样的。所以这个挑战一直存在。最后但并非最不重要的,就像我说的,我们想给我们的滑板车增加一些子系统和功能。这又使系统复杂化了。因为你有太多的交互需要处理。
我们做了什么?所以大体上有两部分。一是我们在做,这就是我所说的,无论九郎之前说了什么都为这个设定了正确的背景。因为我们所处的环境与任何系统架构师或系统工程师所处的环境非常相似。
所以我们要做的第一件事就是做一个摩托车的物理模型。这对我们的概念选择很有帮助。我们需要使用什么样的冷却方案?金宝搏官方网站我们需要用什么,比如,我们用什么悬挂?对于所有这些,我们实际上建立了我们建立的物理模型来帮助我们设计它们。
组件大小,就像我说的,在早期的广告中,你会看到它说范围是75公里,0到40乘以3.9秒,等等。因此,这些都是客户的担忧。但基于此,我们最终需要决定,好的,我们的马达的瓦数应该是多少?我们电池的能量容量应该是多少?对于这些,我们建立的物理模型再次帮助我们实现了这些目标。
很明显,我们实现的算法,控制算法,等等,很明显,我们建立的物理模型是验证这些算法的第一步。因为我们会做一个模拟的模型。我稍后会详细讲一下。
我们做的第二大块工作是算法开发。所以需要很多不同的算法。因为现在你有一堆独立的分量。你有一个电池。你有一个马达。你有一个变速器。你已经暂停。现在你需要弄清楚如何使这些工作在一起。
因此,我们需要设计一堆算法,在这些组件上,确保作为一个系统,性能是最优的。所以我们有一堆管理算法。我们有一堆控制算法可以控制电池的温度,电压。
我想在这里提到的另一件重要的事情是我们必须设计一堆过滤器。我的意思是,这里有过滤器。因此,我们必须使用。在那里,涉及的复杂性也是相当高的。
接下来,MathWorks是如何帮助我们的呢?对于电动滑板车的物理建模,MATLAB, Simulink, Stateflow显然是你的首选。金宝app除此之外,我们还使用了Simscape平台上的一些工具箱。我们做了电池模型。我们做了马达的模型。当我们需要做大量的黑盒建模时,最后两个非常有用。
所以在很多情况下,对所有组件进行基于第一原理的物理建模并不容易。也许你可以,但这需要很多时间。即使这需要很多时间,也许要获得80%到81%的准确率,也许你需要花费大量的时间和资源。所以在这一点上,你们决定也许不值得像第一原理模型那个样去做。这就是你决定的地方,好吧,也许我们可以做经验建模。
所以你设计了一堆测试。然后一旦你有那些测试,你现在怎么说你有某种曲线适合?但是,我们认为做的事情是系统识别的东西,所以你有一堆输入和一堆输出。您知道工具箱告诉您输出如何与输入相关。
参数估计,对于那些我们不知道系统中的子组件是如何工作的组件,我们使用参数估计。所以我们建立了一个非常基本的第一性原理物理模型。我们做了很多测试,得到输入和输出。现在试着将输入和输出拟合到特定的模型中。它告诉我们参数A是某某。参数B是某某。所以这是一种稍微不同的系统识别方法。
说到算法开发,像往常一样,我的MATLAB, Simulink, Stateflow是我们的第一个切入点。金宝app除此之外,我们还使用了信号处理工具箱。就像我之前提到的,我们必须设计一堆过滤器。为此,我们使用了信号处理工具箱。控制系统工具箱,我们显然需要任何类型的控制算法设计。
发布后,一旦我们在MATLAB和Simulink平台上有了一个可行的算法,最明显的事情就是直接生成代码并将其移植到微控制器上。金宝app对于这个,取决于算法在什么环境下,我们要么用MATLAB要么用Simulink Coder,在某些情况下用Embedded Coder。金宝app
就像我说的,我将对我提到的两个宽泛的范畴进行详细的介绍。第一个是电动滑板车的物理建模。因此,在这个平台上,我们基本上能够对我们认为会影响正确率的三件事进行建模。
在我们的例子中,产品是一辆滑板车。我们想看看,如果车辆是从A点行驶到B点,你通常会知道,好吧,我举个例子。比如说,你要开车去你在怀特菲尔德的家。现在我们不知道这趟旅程会是怎样的。因此,我们首先要做的是,我们实际上像一个非常简单的数据采集系统一样部署在一堆员工的踏板车上。我们让他们在城里转转。
有了这些数据,在数据科学团队的帮助下,我们想出了一个有代表性的驾驶周期。所以我们的自行车在早上的时候是一个好斗的骑手,在晚上是一个温和的骑手。我们有这些代表性的驾驶周期。
因为没有这些驱动循环,或作为我在谈论的使用模型的更广泛的主题,所以很难决定,你如何设计特定系统?所以一旦我们得到了那些驱动循环,我们将那些通过模型。然后我们将看看各种组件的各个方面,看看它是否表现得很好,所以它应该保持在,等等,等等。
很明显,物理建模,我们必须深入建模所有组件的细节。就像我说的,在某些情况下我们选择做实证模型。在环境模型中,就像我说的,我们有驾驶周期模型,环境温度模型,道路坡度,道路波动。显然我们还得考虑环境温度。
我们想了解电池在夏天中的表现,也可以在冬天中进行,如果我们将其带到不同的城市。现在,此产品仅在班加罗尔提供。但很快,我们将在钦奈和浦那送出。所以我们想知道,钦奈和浦那通常更热,我们想看看电池温度是否在支票中。因此,我们想要某种环境温度模型。
道路坡度模型,了解城市周围存在什么样的坡度,了解模型在区域内是否具有爬坡能力。因为我们必须设计相应的电机转矩。我们根据收集的数据得出了这个结论。
我们还必须根据攻击性进行分类,因为对于攻击性骑手来说,这个系统通常会更低效。所有这些低效率通常都以热量的形式释放出来,这意味着你的部件会受到更多的热压力,温度会升高。我们想要确保这些也在可控范围内。
然后走到车上。我讲了环境和司机,现在来谈谈汽车。我们有电池的模型。我们有马达和控制器的模型,外围设备,车辆动力学。另一大块是控制算法。我之前讲过的所有控制算法和其他的,可能更简单一点,所有这些都是一块。
正如我提到的,模型有两种。你可以选择第一原理模型。或者是数据驱动的模型,或者两者兼而有之。
再一次,就像我提到的,在飞行器模块中,有这种分裂以及各个子系统是如何相互作用的。现在你们可能会问我们是否进行了验证。建立一个模型是很棒的。但除非得到验证,否则就没用了。
因此,一旦我们准备好了初始原型,我们实际上就像我称之为一样的骑行,控制以及不受控制。最初受控,因为我们希望验证我们的模型,以防止某种控制,以便我们知道其余的参数,它们如何变化。所以最初,一堆受控游乐设施。
然后,一旦我们从数据验证中得到数据,就会意识到模型是错误的。在这个过程的某某部分,它表现得不太好。我们对它进行了微调。这又是一个反复的练习。
说到算法开发,我们大多数人都熟悉V循环,我们通常遵循软件实现。我们不得不采用一种稍微不同的方式。这看起来不像V,但它可能是,如果你真的通过它,它可能只是一个V循环,看起来有点不同。
就像我说的,我们将建立电动滑板车的物理模型。我们在文档中有很多需求。我们再次在MATLAB, Simulink, Stateflow环境下建立了算法模型。金宝app把这两者放在一起,做了一堆闭环模拟,我称之为建模循环。
之后,我们进入联产阶段。在代码生成之后,我们做了一些软件和循环模拟,看看代码和模型之间是否有一致性。这也是在MATLAB环境下完成的。
但你们中的大多数人可能会指出,V循环还有一些方面,不仅仅是这个。但是就像我提到的,由于我们的限制,我们必须限制我们作为一个过程使用的东西。我还讨论了我们下一步的设计计划。所以在那个里,我们希望能涵盖V循环的许多其他方面,这将是非常有用的工具。
接下来是关键的要点。就像我说的,测试时间,测试努力,资源都是一个挑战,即使对大公司也是如此。你可以想象这对我们来说有多大的挑战。因此,这个模型加上基于模型的设计加上算法开发大大减少了测试的工作量。因为就像我说的,大量的模拟都是在模型环境中或在一个非常可控的设置中完成的。
所以我们可以做的是,不是测试100个案例,我们可能会做一些模拟,这样运行起来会快很多。也许只是,假设模型不能捕获,因为它的准确性,也许我们说它不能捕获,比如说,电池或马达的某些方面。在这种情况下,只有这10个测试用例是我们实际执行的。这样我们就可以节省大量的测试时间。
第二个是增加了实现复杂算法的易于实现。因此,通常在软件中,您的算法将复杂。如果你必须手工代码,那么就有额外的复杂性。所以我们能够使用这些产品的东西一个真的很好,我们专注于实际使算法复杂的所有努力,因为我们不想再次担心,现在下载188bet金宝搏只要手动编码。
否则,这就像你必须解决的两步问题。所以我们把所有的精力都集中在算法开发上。然后发布,一旦我们觉得算法足够好,我们就会,点击一个按钮,我们就会得到嵌入的C代码。然后我们将继续进行集成和测试过程。
因此,现场问题迅速得到解决。任何新产品都会有问题。因此,当我们在九月份发货时,我们最初确实面临着一系列问题。同样,基于模型的设计对我们帮助很大,因为模型在一个框架上,物理模型和算法模型都在一个框架上,因为它们都在一个框架上,我们实际上想提取现场数据,通过模型回放,查看模型似乎在哪里出了问题,或者算法似乎在哪里出了问题。我们可以快速修复错误。因为你会在上一篇文章中看到,我们有ODS软件更新功能。因此,我们能够立即解决客户车辆上的问题。
我感受到了很多东西的帮助是因为Simulink,所以当你在Simulink或StateFlow的算法时,在我看来,它也是金宝app自我记录。因为你不必脱离你的方式,并再次记录。因为它已经是图形的。从某种意义上说,它已经非常像一个流程图,自我记录。
这又一次帮助了我们在算法中导航,假设我设计了算法,但是其他人必须解决这个问题因为可能我不在。因为算法已经以图形形式存在了,所以在可读性、可跟踪性和代码导航方面都非常容易。如果不是以文本的形式,所有这些都变得容易得多。所以我认为这是一个很重要的结论。
所以我提到,至少第一代滑板车,也就是奥瑟450和340,我们关注的基于模型的设计领域主要是提出一个准确的工厂模型。其次,对算法进行了开发。我可能忘了说的一件事是现在我们有了很多现场数据,我们显然可以微调我们的算法,所有我在第二点提到的事情。有了ODS的软件更新能力,我们可以用更先进的算法更新摩托车。这是我们的第一代滑板车。
现在来,我们已经开始了第二代滑板车的工作。我们将在这里做的是,现在我们不必从头开始来构建工厂模型。我们已经有一个体面的工作厂模型。它只是根据我们得到的现场数据进行微调。
第二个对我们是非常重要的,因为就像我说的,当我们早些时候开始建立我们的第一个产品,我们没有像基准数据,说这是踏板车将如何被使用,这是它将如何运行,这是何时被起诉,类似这样的事情。
但现在我们有了相当多的滑板车,我们利用了现场数据。这将构成我们使用模型的核心。所以,当我们设计下一代滑板车时,我们希望能以此为基础,假设我们在第一代滑板车中过度设计了一些东西。那么我们就可以减少这方面的开支了。
第三位基本上是最大限度地使用MBD软件。在第一代中,正如我提到的,我们主要关注的领域是使用MBD来提出一个非常好的植物模型,并将它用于复杂的算法。但是现在我们计划做的是,因为我们已经看到当我们使用基于mbd的方法时所得到的轻松,我们计划在我们的许多固件中最大限度地使用基于模型的设计。
差不多就是这样了。谢谢你!
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