Shivaram NV,Ater Energy
ather能量已经阐述了人们感知电动车的方式变化。每个人都知道电动运输是未来的,但我国空间中缺乏良好的产品通常会妨碍电动汽车技术的更快采用。下载188bet金宝搏良好的产品有多个维度,需要在性能,用户体验和客户服务中满足。接地450以及其充电基础设施点是他们工厂中的第一个产品,该产品看起来能够满足这些尺寸。
踏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,并为他们提供了很容易决定使用MathWorks产品的决定。下载188bet金宝搏系统的物理模型和算法开发的速度很长的路可以更快地了解和优化性能。
嗨。下午好,每个人。非常感谢您的介绍,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。
我会通过介绍我们作为公司所做的事情开始。所以你会看到前一分钟的视频,这向你瞥见了我们的产品所做的。因此,这家公司于2013年由Tarun Mehta和Swapnil Jain成立于Chennai,他们是来自ITT Madras的毕业生。
然后我们在2015年搬到班加罗尔。你看到的这个特殊的滑板车在2018年6月5日推出。我们在2018年9月11日发布了第一个踏板车。这些是您也可以找到的一些规格网站。但本质上,它是一种高性能,智能,智能电动滑板车,具有一堆功能,您还可以在您的应用程序上访问所有滑板服务器信息。
所以这是 -
见点。点是电动车充电器。您将在您最喜欢的饮水店,在您最喜欢的浇水孔中找到您最喜欢的咖啡厅,餐厅,餐厅,餐厅。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。
如果你没有看到一点,请询问一个。我们正在休假。但是你很快就会在你的城市,在其他城市和城市中找到更多。地带电网,电动车充电网络。
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,您在整个城市中没有充电基础设施。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一些收费基础设施,以便在骑滑板车时,客户不会感到焦虑。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。
所以现在,来到我所做的事情。
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。
如果他们能让自己变得更简单,如果他们能让拥有摩托车的所有麻烦消失,我们就能享受这个过程。那太好了。
好吧。因此,这种情况非常简短一瞥我在ather做的事情。就像我说,我为软件和情报团队工作,其中我在控制和系统智能团队中工作。所以我向你展示了一堆关于产品的东西;足够的营销。现在我会去我们如何实现这一目标。
作为一个创业公司,我们很多人要么是新鲜的,要么是非常年轻的工程师。没有其他大公司拥有的资源,我们面临着很多挑战。因此,我将简要地向你们介绍我们所面临的挑战。然后告诉你们我们是如何一个一个地克服它们的。
所以我们在产品中首先要瞄准的目标是我们希望它非常以客户为中心。因为这是一种全新的踏板车,它比你现有的所有踏板车都要强大得多。它还有很多其他功能。
比如导航,你从来没在你的两轮车上见过导航。这是我们想要的另一个特性。所有这些都显示出我们滑板车的特点是顾客至上。
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了。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。所以然后我们去了在城市设计的充电基础设施。
当您设计收费基础架构时,您必须了解我们如何为电池充电。以一种让电池充电的最佳方式是你知道你不知道你的电池或充电器的方式,但同时客户应该能够足够快地收费吗?所以那些相互矛盾的情况,有很多矛盾的情况。
第二个是缺乏基准数据。由于这是第一个,我们并不是真的,我们没有真正拥有基准数据,我们可以说这就是这样,这就是我们需要改进的东西。在那里,我们再次为我们的复杂的东西是我们不知道消费者最终使用该产品。
因为这将是第一次设计的,由客户使用第一次,我们不知道如何决定如何发生产品的使用情况。因为那是什么结果是我们不知道我们应该停止设计的目的。我们不想过度设计,因为我们认为可能会每天骑25公里。
我们认为,在班加罗尔这样的大城市,人们每天大概要骑20到25公里的车,上上下下。但这可能不是真的。对吧?类似这样的事情。
同样,在充电方面,我们不知道电动汽车被充电的究竟是多么充电,在那里他们充电。这种基准数据不适用于电动车辆。所以使用模型非常困难。而且,再次导致系统设计复杂。
测试挑战,正如我所提到的那样,我们是一个年轻的创业公司,具有一大堆非常年轻的工程师,而不是很多资源。显然,有很多投资者压力。对于来自初创公司的人来说,你知道环境是什么样的。所以挑战总是在那里。最后但并非最不重要的,就像我说的那样,我们想向我们的滑板车添加一堆子系统和功能。这样,再次使系统复杂化。因为你现在需要处理的互动太多。
那么我们做了什么?如此广泛地,有两部分。一个是我们去做的事情 - 所以这就是我说的那样,无论何种Guro谈到早期的讲话,那么它的正确上下文。因为我们处于一个非常类似的情况下,任何系统架构师或系统工程师都会进入。
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,在之前的广告中你会看到它说射程是75公里,0到40乘以3.9秒,等等。这些都是客户的担忧。但在此基础上,我们最终需要决定,好吧,电机的功率应该是多少?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帮助我们得出这些。
显然,我们实施的算法,控件算法,et cetera,等等,显然是我们构建的物理模型是那些算法的第一点。因为我们会像模拟的模拟一样。所以我会进入其中的细节。
我们确实的第二块工作是算法开发。所以需要一堆不同种类的算法。因为现在你有一堆单独的组件。你有电池。你有一个电机。你有一个传输。你有暂停。现在你需要弄清楚如何将这些工作在一起。
因此,我们需要设计一堆坐在这些组件中的一堆算法,并确保作为系统,性能是最佳的。所以我们有一堆监督算法。我们拥有一堆控制算法,可以保持电池的温度检查电池的电压检查。
而我想在这里提到的其他重要作品是我们必须设计一堆过滤器。所以我的意思是,这里有过滤器。所以,因为那个,我们不得不在那边使用 - 所以涉及的复杂量也很高。
来吧,MathWorks如何实际帮助我们在我们这里所做的事情?因此,对于电动滑板车的物理建模,您通常的MATLAB,SIMULINK,StateFlow显然是您的第一个比赛。金宝app但除此之外,我们使用了Simscape平台的一堆工具箱。我们建模了电池。我们建模了电机。当我们不得不做很多黑匣子建模时,最后两个是非常有帮助的。
所以在很多情况下,对所有组件进行基于第一性原理的物理建模并不容易。也许你可以,但要花很多时间。即使这需要花费很多时间,也许要将准确率从80%提高到81%,也许你需要花费大量的时间和资源。所以在这一点上,你决定也许不值得像第一原理模型那样做。这就是你决定的地方,好吧,也许我们可以做经验模型。
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?但是我们想到的是系统识别的东西,所以你有一堆输入和一堆输出。您知道该工具箱会告诉您输出如何与输入相关。
参数估计,再次,对于我们没有真正的组件的组件,我们使用该系统在该系统中的子组件究竟如何运作的情况下,我们使用参数估计。所以我们建立了一个非常基本的第一原理物理模型。我们做了一堆测试,获取输入,获取输出。现在尝试将此输入和输出拟合到该特定模型。这将告诉我们参数A是如此。参数B是如此。因此,它是一种略有不同的系统识别方法。
像往常一样,我的Matlab,Simulink,StateFlow是我们的第一个比赛。金宝app除此之外,我们还使用了一个信号处理工具箱。就像我之前提到的那样,我们必须设计一堆过滤器。因此,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。
并发布,一旦我们实际上在Matlab和Simulink平台上有了工作算法,最明显的事情就是直接从中生成代码并将其移植到微控制器。金宝app因此,根据算法的环境,我们要么使用MATLAB或Simulink编码器,以及在某些情况下嵌入式编码器。金宝app
就像我说的那样,我会详细介绍我谈过的两桶。第一个是电动滑板车的物理建模。所以在这方面,我们所熟悉的基本上是一个平台,我们能够在这种情况下模拟我们认为影响的所有三件事,正确的速度。
在我们的案例中,产品是滑板车。我们想知道,如果车辆从A点开到B点,具体情况如何,你们通常知道,好,我举个例子。假设你开车去怀特菲尔德的家。现在我们不知道这段旅程到底会是怎样的。所以我们做的第一件事是我们在一群员工的踏板车上部署了一个非常简单的数据采集系统。我们让他们骑着车在城里转悠。
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。
因为没有这些驱动器周期,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器循环,我们就会通过模型。然后我们将看看各种组件的各个方面,以了解它在它应该保持在,等等的范围内,等等,等等。
如此明显,物理建模,我们必须详细介绍所有组件。就像我说的那样,在某些情况下,我们选择进行实证建模。所以在环境模型中,就像我说的那样,我们有开车循环模型,环境温度模型,道路梯度,道路起伏。显然我们也不得不照顾环境温度。
我们想了解电池在夏天中的表现如何,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出来。所以我们想知道,钦奈和浦那通常更热,我们希望看到电池温度是否在支票中。因此,我们想要某种环境温度模型。
道路梯度模型要知道城市周围存在什么样的斜坡,以了解该模型是否具有区域的攀爬能力。因为我们必须相应地设计电动机扭矩。我们基于我们收集的数据提出。
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。
然后来车。我谈到了环境和司机,现在来到车辆。我们有电池的型号。我们对电机和控制器,外围设备,车辆动态进行了模型。而另一个大块是控制算法。所有的控制算法,我讨论了关于早期和其他人,这些算法可能会稍微微不足道,所有这些都是一个块。
并且再次,正如我所提到的那样,模型是两种的。您可以拥有一原则模型。或者它可能是数据驱动的模型,或者也许是两者的混合。
现在,在车辆块中,就像我提到的那样,你有这种拆分以及各种子系统如何相互交互。所以现在,你们可能有一个问题,以及我们是否做任何验证。建立一个模型很棒。但除非经过验证,否则它没有使用。
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,控制和不受控制。最初控制,因为我们想要对我们的模型验证至少某种控制,以便我们知道其余的参数,它们如何变化。最初,一堆受控游乐设施。
然后,一旦我们从该数据验证获得数据,就会意识到模型关闭。在骑行的所以部分,它表现不佳。我们有点精细调整它。所以这是一个非常迭代的运动。
即将到来的算法开发,因此我们大多数人都熟悉我们通常遵循软件实现的v循环。我们必须以略微不同的方式采用。这看起来不像一个v,但如果你实际经历它,那可能只是一个看起来略有不同的v循环。
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。
发布,我们转到同一阶段。在代码生成之后,我们做了一堆软件和循环模拟,以查看代码和模型之间是否存在一致性。但是,这也是在Matlab环境本身上完成的。
但你们大多数人可能会指出,V循环有更多的方面。但是就像我提到的,对于我们所拥有的约束条件,我们必须限制我们作为过程使用的东西。我讲了下一个设计的计划。希望在这里,我们会讲到V循环的其他方面,这将是非常有用的工具。
来到关键的外卖。就像我说,测试时间,测试努力,资源始终是一个挑战,即使是一家大公司。你可以想象它对我们来说有多大挑战。因此,此模型加上模型的设计加算法开发还有很长的路要降低测试工作。因为我说,在模型环境或非常受控的设置中完成了一系列模拟。
所以我们可以做的是而不是像100例一样测试,可能我们会做一堆模拟,这可以更快地运行很多。也许只有,让我们说该模型无法捕获,因为它的准确性,也许让我们说这无法捕捉到某些方面,让我们说,电池或电机。然后在那种情况下,只有那些10个测试用例就是我们实际去的东西。这样我们就可以节省大量的测试时间。
第二个被增加实现复杂算法。因此,通常在软件中,您的算法将复杂。如果您必须手拨打代码,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真的很好,我们的重点是实际使算法复杂的所有努力,因为我们不想再次担心,现在只下载188bet金宝搏要手动编码。
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,现场问题很快得到解决。任何新产品都会有问题。所以当我们在9月份发货的时候,我们一开始确实遇到了一些问题。再次,基于模型设计的帮助我们很多,因为一个框架模型,物理模型以及算法的模型,因为他们都是在一个框架中,我们确实想退出字段数据,通过模型玩回来,看看模型或算法哪里表现不佳。我们可以快速修正错误。因为你们之前已经看到了,这个,我们有ODS软件更新能力。因此,我们能够立即修复客户车辆上的问题。
我觉得有很多的事情是因为Simulink,所以当你在Simulink或StateFlow的算法时,在我看来,它也是自我记金宝app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,是一种自我记录。
所以再次帮助我们的是,在通过算法的导航方面,让我们说我设计了ALGO,但其他人必须解决这个问题,因为也许我没有。因为算法已经处于图形形式,因此可以容易地易于可读性,可追溯性,通过代码导航。如果它不是文本的形式,所有这些都变得更加容易。所以我认为这是一个真正的关键外卖之一。
所以我提到的是,至少是第一代是踏板车,这是AT接机450和340,我们对模型的设计的焦点领域主要用于提出准确的植物模型。其次,用于开发算法。我可能忘了在这里提到的事情之一是,现在我们有很多现场数据,我们显然可以微调我们的算法,所有我在第二个子弹点中提到的事情。通过我们拥有的ODS软件更新功能,我们可以更新具有更改进算法的踏板车。这是我们第一代滑板车。
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植物模型。我们已经有一个非常工作的工厂模型。它只是根据我们得到的现场数据进行微调。
第二个是对我们来说非常重要的事情,因为就像我说的那样,当我们开始建立我们的第一个产品时,我们没有像基准数据一样说,这就是如何使用踏板车,这就是它的方式跑步,这是它将被充电,类似的东西。
但现在我们已经有了相当多的摩托车,我们可以利用现场数据。这就形成了我们使用模型的核心。所以,希望当我们设计下一款踏板车时,我们会以此为基础——假设我们在第一代踏板车上过度设计了一些东西。然后我们就能减少这个了。
第三位基本上最大化MBD用于软件的使用。所以在第一代中,正如我所提到的那样,我们的主要焦点区域正在使用MBD来提出一个非常好的植物模型,并使用它类似于复杂的算法。但现在我们打算做的是,因为我们在使用基于MBD的方法时,我们已经看到了我们得到的容易,我们计划最大限度地在许多固件中使用基于模型的设计。
差不多就是这样了。谢谢你!
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