Blog

Technické články, novinky a inspirace.

Zpět na seznam článků

Novinky v systému MATLAB R2018a

MATLAB R2018a

Hlavními tématy nové verze MATLAB R2018a jsou:

  • deep learning
  • datová analytika
  • prediktivní údržba
  • ADAS a autonomní řízení vozidel

Mám zájem vyzkoušet si nový MATLAB R2018a

Podrobné informace v anglickém jazyce s popisem novinek aktuální verze naleznete na stránce latest features.


MATLAB R2018a přináší novinky v mnoha oblastech, dva zcela nové produkty a zajímavé změny v základních modulech MATLAB a Simulink.

Základní modul MATLAB

  • vkládání grafických ovládacích prvků do dokumentů v Live Editoru, které umožní interaktivní změny hodnot proměnných (posuvníky, roletkové výběry)
  • live funkce – funkce vytvářené pomocí Live Editoru, kde formátovaný popis slouží jako dokumentace, včetně rovnic a obrázků
  • ladění skriptů a funkcí v Live Editoru, zadávání break-pointů a krokování
  • tvorba automatizovaných testů pro aplikace vytvořené v nástroji App Designer
  • přístup k web kameře uživatele z MATLAB Online

Simulink

  • zpomalení simulace pro vizualizační účely nástrojem Simulation Pacing
  • zobrazení grafů ze Simulation Data Inspectoru v dokumentech Live Editoru

Nové produkty

  • Vehicle Dynamics Blockset – knihovna bloků a referenční modely pro simulaci jízdních manévrů automobilu ve 3D prostředí. Referenční modely můžete přizpůsobit vlastními daty nebo nahradit vybrané subsystémy vlastními modely. Součástí blocksetu je knihovna komponent pro modelování pohonu, řízení, závěsů, karoserie, brzd a pneumatik. Pomocí přednastavených scén můžete vizualizovat silnice, dopravní značky, stromy, budovy a další předměty v okolí vozidla.
  • Predictive Maintenance Toolbox – sada nástrojů pro označování dat, návrh indikátorů stavu systému a odhad zbývající životnosti stroje (RUL). Můžete analyzovat a označovat data importovaná z lokálních souborů, cloudových úložišť a distribuovaných souborových systémů. Můžete také pracovat se simulovanými daty z poruchových stavů generovanými z modelů v prostředí Simulink.

Další vybrané novinky v systému MATLAB R2018a:

Deep Learning

  • Neural Network Toolbox: funkce pro import deep learning modelů navržených v prostředí TensorFlow®-Keras; Long short-term memory (LSTM) sítě pro řešení regresních úloh a klasifikaci textových dat ve spolupráci s nástrojem Text Analytics Toolbox; efektivnější trénování sítí pomocí metod Adam, RMSProp a gradient clipping; rychlejší trénování rozvětvených síťových architektur (DAG) s využitím několika GPU
  • Computer Vision System Toolbox: grafická aplikace Image Labeler umožní automatizaci označování jednotlivých pixelů v obrázcích pro trénování sémantické segmentace
  • GPU Coder: generování zdrojového kódu CUDA® pro sítě s rozvětvenou architekturou (DAG) a předučené sítě, jako jsou GoogLeNet, ResNet a SegNet; generování zdrojového kódu v jazyce C pro hluboké neuronové sítě určené k nasazení na procesory Intel® a ARM®

Datová analytika

  • Statistics and Machine Learning Toolbox: vylepšená vizualizace dat s vysokou hustotou pomocí bodového grafu v grafické aplikaci Classification Learner; nelineární regrese rozsáhlých dat algoritmem kernel SVM a výpočet matice záměn (confusion matrix) pro rozsáhlá data (Big data)
  • Text Analytics Toolbox: Extrakce a počítání víceslovných spojení; extrakce textů z HTML stránek s detekcí vět, emailových adres a odkazů; trénování stochastických LDA modelů s rozsáhlými daty

Matematické výpočty a analýza dat

Simulační nástroje

  • Simulink 3D Animation: detekce kolizí 3D objektů ve virtuálních scénách s využitím point cloudů, paprsků a primitivních geometrií
  • Simscape: fyzikální doména pro modelování systémů pracujících s vlhkým vzduchem a knihovna bloků pro systémy HVAC (heating, ventilation, and air conditioning); partitioning local solver ke zvýšení rychlosti simulací v reálném čase

Automobilový průmysl

  • Automated Driving System Toolbox: grafická aplikace Driving Scenario Designer pro interaktivní definici aktérů a tvorbu dopravních scénářů za účelem testování řídicích algoritmů a algoritmů senzorické fúze
  • Model Predictive Control Toolbox: bloky určené k návrhu, simulaci a implementaci adaptivních tempomatů a algoritmů udržování vozidla v jízdním pruhu pro systémy ADAS
  • Vehicle Network Toolbox: podpora protokolu CAN FD v Simulinku a XCP over Ethernet pro komunikaci s ECU z MATLABu nebo Simulinku
  • Model-Based Calibration Toolbox: integrace s nástrojem Powertrain Blockset – využití naměřených dat ke kalibraci a generování tabulek pro bloky pohonů v knihovně Powertrain Blockset

Zpracování signálu a komunikační systémy

  • Signal Processing Toolbox: zpracování několika signálů a výběr oblasti zájmu v grafickém nástroji Signal Analyzer; analýza vibračních signálů z rotačních strojů
  • LTE System Toolbox: podpora modelování NB-IoT (narrowband Internet of Things)
  • RF Blockset: model výkonového zesilovače zachycující nelinearity a paměťové efekty založené na charakteristikách vstupních / výstupních zařízení
  • Wavelet Toolbox: sady filtrů pro spojitou a diskrétní vlnkovou transformaci
    • Robotics System Toolbox: algoritmus SLAM (simultaneous localization and mapping) na bázi lidaru sloužící k lokalizaci robota a mapování okolního prostředí

Generování kódu

  • Embedded Coder: grafické rozhraní Embedded Coder Dictionary umožní vytvoření vlastní konfigurace generování kódu pro data a funkce; náhled Code Perspective přizpůsobí pracovní plochu Simulinku s ohledem na pracovní postupy při generování kódu
  • MATLAB Coder: možnost ukládání polí v row-major uspořádání zjednoduší propojení vygenerovaného kódu s prostředími v jazyce C, která ukládání polí v row-major formátu využívají; podpora řídkých matic umožní efektivnější výpočty s řídkými daty ve vygenerovaném kódu; generování zdrojového kódu v jazyce C pro další algoritmy strojového učení poskytované nástrojem Statistics and Machine Learning Toolbox
  • Fixed-Point Designer: nástroj Lookup Table Optimizer pro aproximaci funkcí lookup tabulkami a optimalizaci stávajících lookup tabulek s ohledem na využití paměti
  • HDL Coder: podpora generování HDL kódu přímo z dvourozměrných datových typů a operací s maticemi

Verifikace a validace

  • Simulink Requirements: podpora standardu ReqIF (Requirements Interchange Format) pro import požadavků z nástrojů jiných výrobců, jako je IBM® Rational® DOORS® Next Generation nebo Siemens® Polarion
  • Simulink Test: agregace výsledků analýzy pokrytí modelu testy z několika testovacích běhů
  • Polyspace Code Prover: statická analýza softwarových komponent ve standardu AUTOSAR

Přehled a informace o novinkách v předchozích verzích naleznete zde.

Jaroslav Jirkovský (HUMUSOFT) , 28.3.2018

Zpět na seznam článků