自动化嵌入式软件的测试和验证
通过整个开发生命周期中的自动化验证确保系统可靠性。在 CI 管道中测试软件和模型,更早地检测到问题,并满足行业标准。
- 对模型和代码运行基于需求的测试,以更早地发现设计缺陷和集成问题。
- 在每次 CI 运行中执行仿真、测试和验证检查。
- 自动检查设计错误、建模规范、静态代码分析,以及 DO-178 和 ISO 26262 等标准合规性。
- 针对运行场景验证软件更新以防止回归。
- 生成虚拟测试框架和覆盖率报告以衡量完整性并保持可追溯性。
创建表示多域系统的模型
通过在 Simulink 中对物理域和软件一起进行仿真,尽早了解完整的系统行为。
- 在一个系统模型中组合电气、机械、热、液压和软件等方面的组件。
- 将基于物理的、降阶的和数据驱动的被控对象模型与软件和控制逻辑连接。
- 使用 FMU 集成第三方被控对象和组件模型。
- 在设计过程的早期评估跨域交互和权衡。
- 构建从组件扩展到完整系统的模块化分层模型。
使用 AI 进行基于模型的设计
使用生成式 AI 加速基于模型的设计
使用生成式 AI 加速开发,从而提高工作效率,改进代码质量并支持安全且确定的系统设计。
- 与 Simulink Copilot 聊天,获取基于您的模型和文档的指导。
- 减少用于导航、调试、测试和重构设计的时间。
- 使用 MATLAB MCP Server 和 Simulink Agentic Toolkit 自动化工程任务。
- 在采用 AI 辅助时,通过保持工作流可审核、可追溯和可重复来保持工程严谨性。
将 AI 添加到您的嵌入式软件
将 AI 嵌入您的系统以用于感知、信号分类、故障检测或预测性维护。在闭环仿真中验证行为,以确保在现实条件下具有安全、可预测的性能。
- 从 TensorFlow、PyTorch 或 MATLAB 导入预训练模型。
- 用难以在现实中捕获的合成场景增强训练数据。
- 通过系统级和闭环仿真验证 AI 行为。
- 压缩、优化模型并将其部署到 AI 硬件。
公司如何使用 Simulink 取得成功
Simulink 常见问题解答
Simulink 提供了一个模块图环境,支持使用多域模型进行系统设计,在转至硬件之前进行仿真,并且无需编写代码即可进行部署。
Simulink 用于基于模型的设计,使您能够跨多个域设计、仿真和测试复杂系统,通过硬件在环测试验证设计,并为嵌入式系统生成产品级代码。
基于模型的设计是一种系统化方法,它在整个开发过程(从概念到运行)中使用模型,使您能够及早仿真和测试系统、验证设计,并在保持设计工件之间可追溯性的同时生成代码。
Simulink 与 MATLAB 协同工作,支持您在一个环境中结合使用文本编程和图形化编程,以优化参数、随时间的推移对行为进行仿真、编写测试脚本和自动化脚本,并分析仿真结果。
生成式 AI 与 Simulink 的结合使用有两种主要方式。Simulink Agentic Toolkit 与 MATLAB MCP Server 通过外部 AI 智能体促进迭代设计工作流。Simulink Copilot 可以解释模型、对错误进行故障排除并提供设计指导。基于模型的设计有助于确保使用生成式 AI 工具创建的设计可靠并准备好在现实中使用。
Simulink 用于动态系统建模和仿真,包括控制系统、电气化、自主系统、机器人、信号处理、无线通信和人工智能应用。
Simulink 通过桌面仿真、自动化测试、SIL、PIL 和 HIL 工作流支持测试和验证,帮助工程师尽早发现问题并在部署前验证软件。
Simulink 支持仿真、测试和代码生成的自动化,使团队能够在 CI/CD 管道中运行验证工作流。对每次更改都可以运行测试、模型检查和验证,以尽早发现问题、防止回归并加速交付,同时保持可追溯性和合规性。
可以。Simulink 生成产品级 C、C++、CUDA、PLC、Verilog 和 VHDL 代码,可以直接部署到嵌入式系统,无需手动编写代码。