כמה זמן הייתם חוסכים אם עולם ההנדסה היה כמו קופסת לגו? דמיינו לעצמכם שקיבלתם את כל החלקים מוכנים, בחרו עבורכם מנוע ותמסורות, וכל מה שנשאר לכם לעשות זה להרכיב את הכל, להפעיל, ולהתחיל בבדיקות (או במשחק). נשמע קל ומהיר, אבל בעולם האמיתי שלנו המהנדסים, אנו מפתחים מערכות חדשות שלא נבנו בעבר, אין לנו הוראות הרכבה ואנחנו אפילו לא יודעים איזה חומר או איזה רכיב לבחור. אחד הכלים הבסיסיים שכן עומד לרשותנו הוא היכולת לבצע מידול של המערכת שלנו ולאחר מכן סימולציה בכדי לבחון כיצד המערכת תתנהג תחת אילוצים או תנאים מסויימים.

בהרצאה זו נתמקד ביכולת לתכנן מערכות רב תחומיות, הכוללות בתוכן אלמנטים פיסיים, ואת האינטראקציה שביניהן. נכיר את סביבת Simscape ונלמד כיצד היא מאפשרת לחבר בין תחומים שונים, כמו מכניקה וחשמל או הידראוליקה ובקרה, או קצת מהכל, כאשר המטרה בסופו של דבר היא לייצר "מגרש משחקים" שבו אפשר לבחון כל פתרון או כל גישה שהיא, ממש כמו בלגו, רק שהפעם אנחנו שולטים בצורת החלקים, בפרמטרים האופייניים להם ואפילו בשיטת החיבור ביניהם. והכל – מבלי לכתוב שורה אחת של קוד!

בפיתוח של מערכות תקשורת (או מכ"ם), מאתגר לתאם בין דרישות המערכת, הארכיטקטורה, והתכן המערכתי של קבוצת הפיתוח. כיוון שמדובר בבניה של תכן מולטי-דיסציפלינרי – פיתוח יעיל וגמיש, אינטגרציה וולידציה ברמת המערכת, ובניית אבטיפוס – הם אוסף של תהליכים מורכבים, המבוצעים על ידי קבוצות פיתוח גדולות ומגוונות – ויש לנהל את כל התהליך הנ"ל. מתודולוגיית Model Based System Engineering (MBSE) היא שיטת פיתוח שעוזרת להתמודד עם האתגר המורכב הזה.

בהרצאה נסקור את גישת MBSE, נלמד כיצד לקשר ישירות בין דרישות המערכת לבין המודל המערכתי (דבר שמאפשר לוודא היענות לדרישות המערכת בכל רגע נתון), ונראה כיצד ניתן להתמודד ביעילות עם שינויים בדרישות המערכת במהלך הפיתוח.

מערכת אוטונומית הינה מערכת אשר מתפקדת בצורה עצמאית לחלוטין או בצורה מפוקחת (supervised), ופועלת בתנאי אי ודאות, בסביבה לא ידועה ודינמית, ובמקרים רבים גם לא צפויה מראש.

בהרצאה זו, השנייה מתוך סדרה של שלוש הרצאות בנושא מערכות אוטונומיות, נתמקד ביכולות תכנון המסלול (Plan) ובקרת המסלול (Control). יכולות אלו מאפשרות למערכת לנווט במרחב העבודה בצורה תקינה, על ידי מיפוי הסביבה ומציאת המסלול האופטימלי, ולבסוף לוודא כי המערכת אכן מבצעת ופועלת על פי המסלול אשר תוכנן.

 מערכת אוטונומית הינה מערכת אשר מתפקדת בצורה עצמאית לחלוטין או בצורה מפוקחת (supervised), ופועלת בתנאי אי ודאות, בסביבה לא ידועה ודינמית, ובמקרים רבים גם לא צפויה מראש.

בהרצאה זו, השלישית מתוך סדרה של שלוש הרצאות בנושא מערכות אוטונומיות, נתמקד ביכולות בקרה מתקדמות באמצעות למידת חיזוק (Reinforcement Learning), נכיר את הטרמינולוגיה, המרכיבים השונים וכיצד ניתן ליישמם כמערכת בקרה. כמו כן, נסיים בנושא הקישוריות (Connectivity) המתייחס ליציאה מסביבת הפיתוח (Platform) באמצעות התממשקות לסימולטורים פיסיקליים ויצירת קוד אוטומטית.

בסדרת הרצאות אשר זהו חלקה השני, נלמד כיצד כלי MATLAB  ו-Simulink משמשים לפיתוח המיומנויות והטכניקות למחקר אקדמי ויישומים תעשייתיים ליצירת מערכות חכמות יותר:
1 – תמיכה במספר רב של תחומי יישום
2 – תמיכה בתהליכי פיתוח

חלק זה של סדרת ההרצאות יעסוק בפן התהליכי (יישום גישת Model-Based Design) – לדוגמה, הצגת יכולות תמיכה בסימולציה, יצירת קוד והטמעתו בחומרה.
בסיום הסקירה התיאורטית יודגם התהליך באמצעות חומרת Arduino.

בשנה האחרונה, מרבית המרצים והמתרגלים נאלצו לעבור ללמידה מרחוק במהירות רבה.
בהרצאה זו אנו נדון במספר שיטות עבודה מומלצות ודוגמאות לאינטראקציה וירטואלית מוצלחת בין מרצים ובין סטודנטים, תוך שימת דגש על יישומי Deep Learning ו-Model-Based Design.
שיטות אלו פותחו ע"י מרצים בכירים באקדמיה בשיתוף פעולה עם מומחי MathWorks.