MATLAB y Simulink para vehículos todoterreno

Aprenda a crear bancos de pruebas virtuales para desarrollar y validar control y autonomía de maquinaria pesada.

Esta serie de tutoriales y ejemplos para crear un banco de pruebas virtual de vehículos todoterreno está destinada a profesionales de ingeniería que desarrollan prestaciones avanzadas de control, automatización y autonomía para maquinaria pesada en los sectores de construcción, minería, agricultura y silvicultura.

Este banco de pruebas virtual permite aprovechar la combinación de modelado físico de alta fidelidad, diseño cinemático y simulación virtual fotorrealista para perfeccionar y validar algoritmos avanzados de control, automatización y autonomía de vehículos todoterreno, y garantizar que ofrecen un rendimiento fiable antes de desplegarlos.

Descargar paquete de soporte de autonomía todoterreno

Vídeo de avance del tutorial sobre vehículos todoterreno

Diseño avanzado de control, automatización y autonomía para vehículos todoterreno

10 ejemplos de uso más frecuente

Genere datos sintéticos de sensores a partir de simulaciones de escenarios para desarrollar algoritmos de control y autonomía.
Mejore el desarrollo de controladores con modelos de IMU y GPS de alta fidelidad que capturan efectos del mundo real.
Fusione datos de sensores para estimación de posición y navegación de vehículos todoterreno utilizando INS y GNSS.
Genere rutas para maniobras en terrenos complejos teniendo en cuenta obstáculos y cinemática de vehículos.
Diseñe controladores de seguimiento de trayectorias que respeten restricciones de velocidad, aceleración y actuadores.
Simule excavación automatizada con excavadoras empleando cinemática inversa y LiDAR para control de movimiento.
Visualice movimiento de vehículos todoterreno en entornos en 3D fotorrealistas con Unreal Engine^®.
Pruebe diseños de control en simulaciones de hardware-in-the-loop (HIL) con Speedgoat.
Simule objetos dinámicos para modelar interacciones realistas con vehículos todoterreno en simulaciones de escenarios.
Despliegue y valide algoritmos de control y autonomía en hardware integrado.