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无人驾驶飞行器
马铃薯®和模拟金宝app®提供加快无人驾驶飞行器（UAV）和自主飞行应用的发展的能力。
使用Matlab和Simulin金宝appk，您可以：
- 模型并分析UAV系统架构
- 设计飞行控制算法和UAV工厂模型的模拟，同时包括环境因素
- 使用预设算法，传感器型号，电脑视觉，激光雷达和雷达处理和传感器融合，为自主飞行开发自主飞行的感知和运动规划系统，以及传感器融合
- 在闭环3D仿真环境中评估UAV性能
- 自动生成生产代码以部署飞行控制器和船上计算板
- 从Matlab和Simulink连接到UV和控制UAV金宝app
- 分析UAV飞行遥测和有效载荷数据
“使用Simulink的建模和模拟是我们可以获得我们今天行业金宝app中预期的速度和质量所需的结果的唯一方法。如果我们不得不用手做任何事情并仅仅依靠飞行测试，我们将需要更多的错误修复迭代并需要更多的迭代测试时间。问题会增长棘手。没有其他方式。“
jan vervoorst，英特尔
使用matlab和simulink金宝app
对于无人机开发
UAV平台开发
使用MATLAB和SIMULINK金宝app，您可以在链接到要求时模拟和分析UAV系统架构。您可以使用硬件设计和植物模型设计和测试飞行控制算法，无需硬件，并在飞行测试之前降低风险。然后可以自动为硬件实现生成飞行控制软件的生产代码。matlab和simu金宝applink使您能够：
- 开发和检查UAV架构连接到要求时的型号
- 模型UAV平台，飞行控制系统和环境效应集成和执行系统级模拟
- 自动生成生产代码实现微处理器，FPGA和GPU
- 连接到常见的UAV自动驾驶仪，例如PX4.和低成本的硬件如Raspberry PI™
- 使用该连接到UAV硬件微型空气汽车链路（mavlink.）通信协议和分析飞行遥测数据使用互动应用程序
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感知和本地化
对于自主飞行，无人机必须具有自我意识和情境意识。MATLAB和SIMU金宝appLINK为建筑物检测，映射和本地化应用提供预构建算法和传感器模型。模拟IMU / GPS传感器读数设计融合和定位算法以估计UAV姿势。使用深度学习和机器学习，开发对象和人员检测的算法，或使用UAV构建目视检查的应用。使用Matlab和Simulin金宝appk，您可以：
基于仿真的测试
使用模拟允许您检测虚拟测试中的设计错误，降低硬件飞行测试的风险和成本。您可以在MATLAB和Simulink中集成UAV工厂模型，飞行控制和自主飞行算法，然后执行和自动化仿真测试。金宝app您还可以在光电环境拟真模拟环境中综合自主无人机应用的闭环模拟的传感器读数。matlab和simu金宝applink使您能够：
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