中國北京，2020 年9月22日—— MathWorks公司今天推出了R2020b版MATLAB和Simulink產(chǎn)品系列。MATLAB中的新功能讓用戶更輕松地處理圖形和創(chuàng)建App，而 Simulink的更新側重于幫助用戶能夠?qū)崿F(xiàn)更快速、更便捷的訪問。借助新推出的Simulink Online，用戶可以直接通過Web瀏覽器使用Simulink。R2020b還推出了基于人工智能(AI)的新產(chǎn)品，用以加快自主系統(tǒng)開發(fā)，快速創(chuàng)建自動駕駛3D模擬場景等。

在數(shù)百個全新和升級功能中，MATLAB新增了氣泡圖和分簇散點圖;提供了使用MATLAB比較工具對使用App Designer創(chuàng)建的App進行比較與合并的能力;以及將自定義的圖標和組件添加到您的MATLAB App中等特性。Simulink則推出Simulink Online，用戶可在Web瀏覽器中查看、編輯和仿真Simulink模型;提升了引用模型架構 (reference model) 最高2倍加速的代碼生成能力;以及新的自動合并功能幫助用戶實現(xiàn)自動化持續(xù)集成工作流。

R2020b其他亮點：

· AI和深度學習

全新的Deep Learning HDL Toolbox為算法開發(fā)人員和硬件設計人員提供了在FPGA和SoC上創(chuàng)建原型和實現(xiàn)深度學習網(wǎng)絡的功能和工具，包括預置的比特流，用于支持在Xilinx和Intel FPGA與SoC器件上運行各種深度學習網(wǎng)絡;特性分析和評估工具，通過對設計、性能和資源利用率進行權衡，從而幫助自定義深度學習網(wǎng)絡等。使用Deep Learning HDL Toolbox，工程師能夠自定義深度學習網(wǎng)絡的硬件實現(xiàn)，并利用HDL Coder和Simulink生成可移植、可合成的Verilog和VHDL代碼，并部署在任何FPGA上。

從R2020b開始，Deep Learning Toolbox借助圖像分類和網(wǎng)絡預測模塊支持 Simulink對深度學習模型進行仿真和生成代碼。對Experiment Manager App的升級，支持并行訓練多個深度學習網(wǎng)絡以及運用貝葉斯優(yōu)化方法進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。Deep Network Designer App現(xiàn)在能夠訓練網(wǎng)絡，以實現(xiàn)圖像分類、語義分割、多輸入、內(nèi)存溢出、圖像到圖像回歸等工作流程。

· 自主系統(tǒng)

R2020b推出兩款自主系統(tǒng)新產(chǎn)品以及一個重大更新。Lidar Toolbox是一款全新產(chǎn)品，提供用于設計、分析和測試激光雷達處理系統(tǒng)的算法、函數(shù)和App。UAV Toolbox是另一款新產(chǎn)品，提供用于設計、仿真、測試和部署無人機應用的工具和參考應用。對于Sensor Fusion and Tracking Toolbox的更新包括使用基于網(wǎng)格的隨機有限集(RFS)跟蹤器跟蹤對象，以及使用地心坐標系的路點創(chuàng)建軌跡的能力。

· 汽車

對于汽車行業(yè)，RoadRunner產(chǎn)品系列中的全新RoadRunner Scene Builder產(chǎn)品，可利用高精度地圖自動創(chuàng)建道路網(wǎng)絡。對AUTOSAR Blockset的更新，可使根據(jù)AUTOSAR標準4.4版本導入和導出ARXML文件并生成符合AUTOSAR標準的C代碼。它還提供適用于自適應模型的Linux可執(zhí)行文件，幫助創(chuàng)建作為獨立應用程序運行的自適應AUTOSAR可執(zhí)行文件。Vehicle Dynamics Blockset現(xiàn)在能夠使用三軸實現(xiàn)6DOF拖車和車輛，并能仿真Simulink 3D模塊，從而可在Unreal Engine 3D環(huán)境中將牽引車和拖車可視化。