MathWorks推出2020b版深度学习工具可加快系统开发速度

 9月23日消息，MathWorks宣布推出MATLAB和Simulink产品系列的2020b版本。新的MATLAB功能旨在简化图形和应用程序的工作，而Simulink则专注于提高访问速度。R2020b还推出了基于人工智能新产品，加快了自主系统的开发速度，并加快了自动驾驶模拟的3D场景的创建。

在上百个新功能和更新功能中，MATLAB增加了新的气泡图和蜂群图，可以用MATLAB比较工具对App Designer应用进行差异和合并，并为MATLAB应用提供可定制的图形图标和组件。此外，除了Simulink Online可以通过Web浏览器查看、编辑和模拟Simulink模型外，R2020b还增加了Simulink中引用模型层次结构的代码生成速度提高2倍的功能，并包含新的automerge功能，帮助自动化持续集成工作流。

2020b版本的亮点包括：AI和深度学习

新的深度学习HDL工具箱为算法开发人员和硬件设计人员提供了在FPGA和SoC上原型化和实现深度学习网络的功能和工具。它为在支持的Xilinx和英特尔FPGA和SoC器件上运行各种深度学习网络提供了预构建的位流。剖析和估计工具通过探索设计、性能和资源利用率的权衡，帮助定制深度学习网络。

通过使用深度学习HDL工具箱，工程师将能够定制其深度学习网络的硬件实现，并生成可移植、可合成的Verilog和VHDL代码，以便在任何带有HDL Coder和Simulink的FPGA上部署。

从R2020b开始，深度学习工具箱支持Simulink与图像分类和网络预测块，以帮助模拟和生成深度学习模型的代码。实验管理器应用的更新支持并行训练多个深度学习网络，并使用贝叶斯优化调整超参数。深度网络设计器应用现在可以为图像分类、语义分割、多输入、内存外、图像到图像回归等工作流程训练网络。

自主系统

R2020b中包括两个新产品和一个针对自主系统的重大更新。激光雷达工具箱是一个新产品，为设计、分析和测试激光雷达处理系统提供算法、功能和应用。UAV Toolbox是另一个新产品，为设计、模拟、测试和部署无人驾驶航空器和无人机应用提供工具和参考应用。传感器融合和跟踪工具箱的更新包括使用基于网格的随机有限集（RFS）跟踪器跟踪物体的能力，以及使用以地球为中心的航点创建轨迹的能力。

汽车行业

对于汽车行业来说，新的RoadRunner Scene Builder产品是RoadRunner产品系列的一部分，它可以从高清地图中自动创建道路网络。AUTOSAR Blockset更新可以使用4.4版本的模式来导入和导出ARXML文件，并生成符合AUTOSAR的C代码。

它还为自适应模型提供了Linux可执行文件，帮助创建AUTOSAR自适应可执行文件作为独立的应用程序运行。Vehicle Dynamics Blockset现在包括实现6DOF拖车和三轴车辆的能力，以及Simulink 3D块，提供在虚幻引擎3D环境中可视化拖拉机和拖车的能力。