Lundi, 27-05-2019
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 Challenge 2019 : résultats et images 
 

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Le challenge 2019 est lancé, MATLAB et Simulink sont dans la course avec vous

La participation à EducEco, compétition hautement technique, nécessite le développement d’un véhicule et d’une motorisation économe et performante. Pour mener au mieux les nombreuses activités d’ingénierie inhérentes au développement de ce genre de véhicule où tous les défauts se doivent d’être gommés, une aide à la conception s’impose…

La société MathWorks propose à tous les participants dès leur enregistrement validé une version complète du logiciel de conception et de simulation numérique MATLAB-Simulink. Ce logiciel, unique en son genre depuis plusieurs décennies, a été largement décrit en 2018 dans l’article « MATLAB® : passez à la simulation numérique pour mieux concevoir votre véhicule et envisager son comportement avant les premiers tours de roues ». Mais la version qui sera disponible pour les équipes 2019 est riche de nouvelles fonctionnalités qui réjouiront les plus fins concepteurs. Voici un petit panorama des nouveautés qui vous attendent dans la version R2018b.

Allons vite à l’objectif ! La nouvelle version apporte des fonctionnalités supplémentaires dans le domaine de l’automobile. Certes, elles sont orientées constructeurs avec l’exécution de tests Euro NCAP, mais il est désormais possible de simuler des conduites dans un environnement urbain virtuel, ce qui peut prendre tout son sens pour des véhicules autonomes ou pour ajuster les paramètres de course avant de se retrouver sur le circuit. Vous trouvez cela trop « haut de gamme » ? Alors vous serez peut-être tentés par la calibration d’un moteur virtuel. Ce sont les nouveautés du domaine « automotive » qui propose aussi des solutions dans les véhicules verts, les châssis et la sûreté, l’électronique, l’information au conducteur, le groupe de propulsion et sur l’automatisation de la conduite. Peut-être des outils pour trouver des solution innovantes durant le challenge.

Mais ce n’est pas tout. L’apprentissage profond, deep learning –DL– en anglais (Voir https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_profond), connait un essor considérable ces derniers temps et MATLAB n’est pas en reste. Ces techniques, et les algorithmes associés, permettent à des systèmes non humains d’apprendre de manière automatique. Ils sont implantés dans la boite à outils « deep learning toolbox™ ». Les applications majeures du DL sont le traitement d’images vidéo pour la détection d’objets ou de visages. Ces techniques viennent renforcer les outils préexistants offert par Statistics and Machine Learning Toolbox™ et les toolboxes de traitement de l’image. Citons d’ailleurs la Computer Vision System Toolbox™ et l’Automated Driving System Toolbox™ qui mettent en oeuvre les applications de conduite assistée ou autonome mentionnées un peu plus haut. Notons aussi la Mapping Toolbox™ qui peut offrir pas mal d’outils de gestion des cartes en 2D et 3D, celle du nouveau circuit par exemple.

Parmi les autres nouveautés, mais qui tiennent un peu moins le haut du pavé, l’édition dans Simulink s’est encore améliorée avec des assistants de création de diagrammes. Et le processus de génération de code préliminaire à son implantation dans les cartes de commande s’est encore amélioré. Pour les développeurs plus aguerris, le langage de MATLAB met aussi en avant (depuis 2016) une nouvelle structure de données (String Array) qui facilite la manipulation de texte. Citons aussi la Sensor Fusion and Tracking Toolbox™ qui offre des outils et des algorithmes pour le traitement des données issues de différents capteurs pour le maintien de la position et de l’orientation : de bons outils, par exemple pour assurer le suivi d’un véhicule sur la piste… Mais bon, le but est de rester sur la piste le temps des runs, pas la peine donc d’utiliser toutes les fonctions de cette toolbox ; il faut que le pilote ait encore son rôle à jouer.

Terminons par un sujet de premier plan dans le monde de l’éducation, celui de la formation et de l’apprentissage des outils. C’était déjà très présent grâce au support, c’est maintenant une fonctionnalité intégrée à l’environnement MATLAB-Simulink. Onramp est une plateforme de formation, d’autoévaluation et même de certification qui couvre MATLAB et Simulink bien sûr, mais aussi le Deep Learning. C’est moins de difficulté pour les enseignants d’assurer la formation des bases de MATLAB et Simulink. En lançant les étudiants et les lycéens dans la formation, les bases seront acquises en quelques heures et surtout en totale autonomie. Rendez-vous sur Formation MATLAB et Simulink.

Retrouvez le détail de ces nouveautés sur le site de MathWorks (https://fr.mathworks.com ou https://www.mathworks.com). Mais c’est là aussi que vous trouverez toutes les assistances pour apprendre et progresser dans l’usage des logiciels. Et si ce n’est pas suffisant, la communauté des utilisateurs vous viendra en aide avec Matlab Central qui met à la disposition des membres de nombreux exemples et des réponses à leurs questions. Alors, plus de quoi hésiter ; la conception de vos véhicules va bientôt pouvoir bénéficier des meilleurs outils de conception et de mise au point des systèmes : en route !

Petit rappel – La procédure pour télécharger MATLAB sur le site de MathWorks est décrite dans l’article « Des précisions concernant MATLAB et le soutien de MathWorks aux équipes inscrites ».


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