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MathWorks公司推出R2020b版MATLAB和Simulink

發(fā)布時間:2020-9-23 10:36    發(fā)布者:eechina
關鍵詞: MATLAB , Simulink
包括擴展Simulink訪問、全新產品、主要更新和數百個新特性

MathWorks公司今天推出了R2020b版MATLAB和Simulink產品系列。MATLAB中的新功能讓用戶更輕松地處理圖形和創(chuàng)建App,而 Simulink的更新側重于幫助用戶能夠實現更快速、更便捷的訪問。借助新推出的Simulink Online,用戶可以直接通過Web瀏覽器使用Simulink。R2020b還推出了基于人工智能(AI)的新產品,用以加快自主系統開發(fā),快速創(chuàng)建自動駕駛3D模擬場景等。更多細節(jié)請參見R2020b視頻。

在數百個全新和升級功能中,MATLAB新增了氣泡圖和分簇散點圖;提供了使用MATLAB比較工具對使用App Designer創(chuàng)建的App進行比較與合并的能力;以及將自定義的圖標和組件添加到您的MATLAB App中等特性。Simulink則推出Simulink Online,用戶可在Web瀏覽器中查看、編輯和仿真Simulink模型;提升了引用模型架構 (reference model) 最高2倍加速的代碼生成能力;以及新的自動合并功能幫助用戶實現自動化持續(xù)集成工作流。

R2020b其他亮點:

•        AI和深度學習
全新的Deep Learning HDL Toolbox為算法開發(fā)人員和硬件設計人員提供了在FPGASoC上創(chuàng)建原型和實現深度學習網絡的功能和工具,包括預置的比特流,用于支持在Xilinx和Intel FPGA與SoC器件上運行各種深度學習網絡;特性分析和評估工具,通過對設計、性能和資源利用率進行權衡,從而幫助自定義深度學習網絡等。使用Deep Learning HDL Toolbox,工程師能夠自定義深度學習網絡的硬件實現,并利用HDL Coder和Simulink生成可移植、可合成的VerilogVHDL代碼,并部署在任何FPGA上。

從R2020b開始,Deep Learning Toolbox借助圖像分類和網絡預測模塊支持 Simulink對深度學習模型進行仿真和生成代碼。對Experiment Manager App的升級,支持并行訓練多個深度學習網絡以及運用貝葉斯優(yōu)化方法進行超參數調優(yōu)。Deep Network Designer App現在能夠訓練網絡,以實現圖像分類、語義分割、多輸入、內存溢出、圖像到圖像回歸等工作流程。

•        自主系統
R2020b推出兩款自主系統新產品以及一個重大更新。Lidar Toolbox是一款全新產品,提供用于設計、分析和測試激光雷達處理系統的算法、函數和App。UAV Toolbox是另一款新產品,提供用于設計、仿真、測試和部署無人機應用的工具和參考應用。對于Sensor Fusion and Tracking Toolbox的更新包括使用基于網格的隨機有限集(RFS)跟蹤器跟蹤對象,以及使用地心坐標系的路點創(chuàng)建軌跡的能力。

•        汽車
對于汽車行業(yè),RoadRunner產品系列中的全新RoadRunner Scene Builder產品,可利用高精度地圖自動創(chuàng)建道路網絡。對AUTOSAR Blockset的更新,可使根據AUTOSAR標準4.4版本導入和導出ARXML文件并生成符合AUTOSAR標準的C代碼。它還提供適用于自適應模型的Linux可執(zhí)行文件,幫助創(chuàng)建作為獨立應用程序運行的自適應AUTOSAR可執(zhí)行文件。Vehicle Dynamics Blockset現在能夠使用三軸實現6DOF拖車和車輛,并能仿真Simulink 3D模塊,從而可在Unreal Engine 3D環(huán)境中將牽引車和拖車可視化。

有關MATLAB和Simulink產品系列的所有新產品、增強功能以及缺陷修復的信息,請訪問R2020b亮點頁面。

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