缩短开发周期 降低生产成本
基于模型的设计助力无人驾驶汽车开发
基于模型的设计（Model-Based Design）已被广泛应用到传统汽车及新能源汽车开发中。近日举行的2014 MathWorks中国汽车年会上，MathWorks 全球技术咨询服务总监 Paul Smith 指出，基于模型的设计，同样适用于无人驾驶汽车的开发。
据介绍，车企在新车型开发阶段少不了建模，但建模只是基于模型设计的一部分。相比建模，基于模型的设计呈现出的理念是突出整个流程的开发，在产品设计、产品实现和测试验证这3个阶段都具有优势。在设计开发过程中，工程师可根据需求进行建模，实现模型和需求的双向追踪和测试，将产品的设计缺馅暴露在产品开发的初期，按需进行快速修复和优化，避免了在项目后期为修复该缺陷所要付出的高昂代价，缩短了开发时间和节约成本；在产品实现阶段，自动代码生成工具不仅能够缩短开发周期，同时也避免了从设计到代码转换过程中引入错误的可能。测试验证则始终贯穿于整个设计流程中，发现错误即能做到及时修正。
随着新能源汽车被人们所接受，汽车制造商不得不面对越来越复杂的控制系统，各种组件的高度耦合要求不同的工程团队彼此协作并共享各自的设计。基于模型的设计，可加快项目在开发流程各个阶段的进度。目前，其已成为混合动力汽车电子控制系统开发的主要手段。
对于无人驾驶汽车的开发，基于模型的设计也体现出其优势。Paul Smith说，“无人驾驶汽车拥有高度的技术集成，包括众多传感器技术、视频处理、图像处理、雷达信号处理，以及一些在线优化技术等。由于制造环节的独特性，自动驾驶车尤其需要在早期进行基于模型的设计与开发在 MathWorks 的 MBD平台上，每一个技术点都有针对性的工具箱提供给工程师去做设计和开发。举例来说，MathWorks 就有针对雷达信号处理的工具箱，工程师可以针对雷达信号处理过程进行仿真验证，众多工具箱在 MathWorks 的 MBD平台下可根据工程师的需求自行配置。”
作为业界领先的科学计算和基于模型设计的软件开发商，汽车领域是MathWorks产品最重要的应用领域之一。2008年，特斯拉通过采用 MathWorks 的 MBD 工具，开发出世界第一辆电动跑车Tesla Roadster。MathWorks 的产品如 MATLAB 和 Simulink 等系列几乎在所有汽车控制系统开发中均得到广泛的应用。
