DENSO TEN 使用 MATLAB 开发移动信息物理系统
系统收集真实数据来解决移动问题
“MATLAB 在数据处理和可视化方面具有优势性，并且能够始终如一地执行从概念到实现的整个过程，这是 MATLAB 的主要吸引点，也是我们选择它开展此项目的原因所在。”
关键成果
- DENSO TEN 使用 MATLAB 开发和部署跨硬件和云应用的生产就绪系统，而无需手动重新编码
- MATLAB 使 DENSO TEN 能够轻松实现利用人工智能、图像处理、概率计算和统计的复杂算法
- MATLAB Production Server 支持 DENSO TEN 在云上的集中位置运行复杂的分析
DENSO TEN 是一家汽车电子制造商，其产品种类繁多，涵盖汽车导航和音响系统以及汽油、电动和混合动力汽车的发动机控制单元等。
作为其 2030 年度愿景计划的一部分，该公司正在采取各种措施开发移动解决方案，以通过信息物理系统利用数据。这些系统将收集真实数据并在信息空间中进行分析，以得出解决交通拥堵等移动问题的方案。
为了实现此目标，DENSO TEN 开发了本地系统和云集中式系统，以通过边缘设备收集和分析车辆数据。为此，DENSO TEN 使用了 Computer Vision Toolbox™ 和 Deep Learning Toolbox™ 来开发算法，以处理边缘设备上的图像数据。此外，他们还使用了 MATLAB Coder™ 和 GPU Coder™ 来生成代码，并将其部署在边缘设备上。最后，借助 MATLAB Production Server™，他们通过聚合数据并生成能够可视化和操作的结果来优化云系统性能。所有这些操作都是通过一个统一的 MATLAB® 代码库执行的，无需手动使用其他语言重新编码来执行部署。
在 MATLAB 代码中，执行图像预处理的部分代码也可以生成为 C/C++ 代码，以便于集成到车载低功耗边缘设备中。计算量更大的 MATLAB 算法在 MATLAB Production Server 上运行。
