MATLAB y Simulink para visión embebida

Ejecución en CPUs

Utilice MATLAB Coder a fin de generar código C y C++ para algoritmos de visión desarrollados en MATLAB. Integre librerías optimizadas, tales como ARM^® Compute Library para arquitecturas ARM y la librería MKL-DNN para CPUs de Intel^®.

Ejecución en GPU

Utilice GPU Coder para la generación optimizada de código CUDA a partir de MATLAB que se puede emplear para prototipar en plataformas de hardware basadas en GPUs, tales como NVIDIA^® Jetson™ y DRIVE™.

Ejecución en FPGAs y ASICs

Use HDL Coder a fin de generar código VHDL y Verilog a partir de algoritmos de visión diseñados mediante Simulink y Vision HDL Toolbox para plataformas basadas en FPGAs y ASICs.

Pruebas y verificación

Lleve a cabo prototipado rápido, simulaciones processor-in-the-loop (PIL) y simulaciones hardware-in-the-loop (HIL) con HDL Verifier, Simulink Real-Time, Embedded Coder y Simulink Desktop Real-Time para probar y verificar de forma eficiente el código generado.

Conexión con hardware embebido e implementación

Elija entre una variedad de hardware support packages para hardware embebido de uso habitual a fin de empezar a recibir y enviar datos del mundo real entre MATLAB y Simulink, además de generar ejecutables automáticamente a partir de los algoritmos para la ejecución en plataformas de hardware embebido.

Conducción autónoma

Continental utiliza MATLAB para: automatizar el aprendizaje de distintas señales de tráfico, acceder a bases de datos, generar muestras de señales de tráfico sintéticas, generar código, y supervisar y evaluar el entrenamiento de los clasificadores mediante apps interactivas.

Robótica

Los ingenieros de Clearpath Robotics utilizan MATLAB a fin de prototipar algoritmos y de analizar y visualizar datos para el desarrollo y la investigación de aplicaciones robóticas industriales.

Imágenes médicas

Infraredx utiliza MATLAB y Simulink con el fin de acelerar el desarrollo de FPGAs para sistemas de generación de imágenes intravasculares.