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主题演讲：超越智“我”——对AI的洞见、实现和集成

人工智能正在改变我们的产品和生产方式。这给需要把人工智能融入到系统的团队带来了挑战。创建一个人工智能驱动的系统，可不仅仅是开发智能算法，它还要求：

• 洞见： 需要多领域专家的见解，以生成所需的测试、模型和场景， 从而全面建立整个系统的信心

• 实现：具体细节包括数据准备、计算平台选择、建模与仿真以及自动代码生成

• 集成：整合成最终的工程系统
  

智能无人系统的传感器融合与跟踪

自主系统是学界、政府机构和众多行业关注的焦点。这些系统包括满足各种NHTSA自主水平的道路车辆；能够自主飞行和远程驾驶的消费级四轴飞行器，用于包裹运送、飞行出租车；以及用于救灾和太空探索的机器人。

在本次演讲中，将为您展示如何设计、仿真和分析能融合多传感器数据的系统，并以此保持位置、方向及进行态势感知。通过融合多传感器数据，您可以确保获得比依赖单个传感器获得更好的结果。我们将探讨几个自主系统示例，向您展示如何：

• 定义轨迹并创建多平台场景

• 模拟惯性和GPS传感器的测量结果

• 使用传感器模型生成目标检测清单

• 设计多目标跟踪器以及融合与定位算法

• 基于实际和合成数据，评估系统准确性和性能指标

加速机电系统设计

机电产品设计过程面临诸多挑战，如何更高效、准确的完成系统方案评估和性能优化，并将设计变成实现，成为产品开发的关键。基于模型的方法能提高产品开发的效率和质量，利用仿真加速您设计的验证与迭代，通过控制优化方法帮您分析系统鲁棒性并自动完成系统调参，利用代码生成大幅削减您的算法实现时间。

本讲从以下几个方面为您介绍基于模型设计的方法：

• 利用Simscape进行机电系统建模

• 控制系统设计与优化方法

• 快速从模型算法生成产品级代码

简化基于需求的验证、提高软件质量

本次演讲话题讨论如是使用 MathWorks 验证和确认工具帮助您在早期发现设计缺陷，避免文本需求歧义引入的缺陷，开发高质量的嵌入式软件。

演讲包含模型和代码层面的验证讨论。模型层面上，详细讨论如何将文本需求转化为时序评估进行早期验证。代码层面上，介绍如何使用代码验证工具在早期发现代码缺陷；如何使用持续集成工具实现代码验证的自动化。

• 在开发的早期进行需求的验证和确认

• 使用明确的评估方式来识别需求的不一致性

• 建立需求和设计、测试的追溯关系

• 使用Polyspace 验证代码，减少测试，提高软件质量

• 将持续集成工具用于团队协同开发实现验证自动化