הרשמה לכנס - ללא עלות

הכניסה לאירוע תתאפשר לבעלי תו ירוק בלבד או בעלי תוצאת קורונה שלילית בטווח של 72 שעות.

סיפור לקוח – (GENERAL MOTORS (GM

הזמנה לכנס בנושא:

Autonomous Systems
Reach Your Destination with MATLAB and Simulink

Full system design and simulation, from sensor and algorithms, through dynamics and environment, to complete product

29.11.21 בין השעות 8:30-16:00, מלון דניאל, הרצליה

הנכם מוזמנים לכנס מקצועי שיעסוק בהיבטים שונים של פיתוח מערכות אוטונומיות, החל משלב הרעיון והתכן ועד לשלב המימוש.  ההרצאות במהלך היום יעסקו בתהליכי העבודה ובפתרונות המתקדמים לייעול תהליכי הפיתוח, החל משלב האלגוריתם ועד ל-Production ובדיקות ויועברו במסגרת 2 מסלולים מקבילים לבחירתכם.

מהנדסים מקבוצת EyeC Radar בחברת אינטל יספרו לנו על האתגרים הטכנולוגיים שעומדים בפניהם במסגרת פיתוח 4D Imaging Radar מבוסס תוכנה.

נדגים כיצד ניתן לבנות תרחישים וזירות התרחשות בסביבה תלת ממדית, לבצע היתוך מידע מחיישנים ולהאיץ ביצועים בסביבת ענן.

במסלול בקרת מערכות אוטונומיות נראה איך למדל ולדמות דינמיקה של כלי רכב בשילוב עם מערכות עזר, לתכנן מסלולים ולבקר אותם ולקשר את הסביבה הסימולטיבית עם העולם האמיתי.

במסלול אלגוריתמים למערכות אוטונומיות נראה איך אפשר לנתח, לדמות ולבדוק מערכות מכ"ם ו-Lidar תוך שילוב למידה עמוקה, ואיך לייצר קוד לטובת הטמעה ב-FPGA וב-SoC.

הצטרפו לצוות המהנדסים של סיסטמטיקס לכנס מקצועי ללא עלות, בו תוכלו להעשיר את עולם הידע שלכם, ולרכוש כלים שיסייעו לכם בעבודתכם היומיומית.

[ סדר יום ]

הערה:
ההשתתפות הינה ללא תשלום, אך מחייבת הרשמה מראש.

הרשמה לכנס - ללא עלות
9:00

תהליך פיתוח מערכות אוטונומיות בסביבת MATLAB ו-Simulink

רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס
9:30

Accelerating End-to-End Development of SDR-based 4D Imaging Radar

אלון כהן, ראש קבוצת אלגוריתמים ומייסד ארגון EyeC Radar
דן אוהב ציון, מהנדס אלגוריתמים בכיר, אינטל
10:15

RoadRunner בניית תרחישים וזירות התרחשות בסביבה תלת מימדית עבור כלי רכב 

אוראל לוי, מהנדס אפליקציה בתחומי ניווט ובקרה, הנדסת מערכת ו-V&V, סיסטמטיקס
10:45 הפסקת קפה
11:00

היתוך מידע מחיישנים ויכולות עקיבה במערכות אוטונומיות

אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות אוטונומיות, סיסטמטיקס
11:30

פיתוח מודל בקרה לרובוט בעזרת למידה מחיזוקים ב-MATLAB

סתיו בר-ששת, מהנדס מכונות ברפאל ודוקטורנט באוניברסיטת ת"א
11:45

כל מה שרציתם לשאול על האצת תהליכי פיתוח ובדיקות – בסביבת ענן ובכלל

רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס
12:15 הפסקת צהריים
13:15

חלוקה ל-2 מסלולים מקצועיים

הערה:
ההשתתפות הינה ללא תשלום, אך מחייבת הרשמה מראש.

הרשמה לכנס - ללא עלות
9:00

תהליך פיתוח מערכות אוטונומיות בסביבת MATLAB ו-Simulink

רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס
9:30

Accelerating End-to-End Development of SDR-based 4D Imaging Radar

אלון כהן , ראש קבוצת אלגוריתמים ומייסד ארגון EyeC Radar
דן אוהב ציון ,מהנדס אלגוריתמים בכיר, אינטל
10:15

RoadRunner בניית תרחישים וזירות התרחשות בסביבה תלת מימדית עבור כלי רכב 

אוראל לוי, מהנדס אפליקציה בתחומי ניווט ובקרה, הנדסת מערכת ו-V&V, סיסטמטיקס
10:45 הפסקת קפה
11:00

היתוך מידע מחיישנים ויכולות עקיבה במערכות אוטונומיות

אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות אוטונומיות, סיסטמטיקס
11:30

פיתוח מודל בקרה לרובוט בעזרת למידה מחיזוקים ב-MATLAB

סתיו בר-ששת, מהנדס מכונות ברפאל ודוקטורנט באוניברסיטת ת"א 
11:45

כל מה שרציתם לשאול על האצת תהליכי פיתוח ובדיקות – בסביבת ענן ובכלל

רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס
12:15 הפסקת צהריים
13:15

חלוקה ל-2 מסלולים מקצועיים

 מסלול 1:
בקרה למערכות אוטונומיות
וקישור לסביבות חיצוניות

מסלול 2:
אלגוריתמיקה למערכות אוטונומיות,
מתכן חיישנים ועד הטמעה
13:15

מידול וסימולציה של דינמיקת כלי רכב
בשילוב עם מערכות עזר לנהיגה אוטונומית

אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות אוטונומיות, סיסטמטיקס

 13:15

מערכות מכ"ם עבור מערכות אוטונומיות

ינון נוסבאום, מהנדס אפליקציה בתחום תקשורת ועיבוד אותות, סיסטמטיקס
14:15

תכנון מסלול למערכות אוטונומיות

גילי בן מימון, מהנדסת אפליקציה בתחום הרובוטיקה והבקרה, סיסטמטיקס

 14:00

Lidar Processing for Autonomous Systems

Minhaj Falaki – Product Manager, MathWorks India
14:45

בקרת מסלול בעולם הרכבים האוטונומיים

אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות אוטונומיות, סיסטמטיקס

 14:45

שימוש ב-MATLAB וב-Simulink
לפיתוח ובדיקת מערכות הכוללות FPGA
או SoC, בתחומי בקרה, Deep Learning,
תקשורת ועיבוד אותות

אופיר סיזבסקי, מהנדס אפליקציה בתחום חומרה דיגיטלית ו- mixed signal, סיסטמטיקס
15:30

יציאה לעולם: קישור הסביבה הסימולטיבית
עם העולם האמיתי

אוראל לוי, מהנדס אפליקציה בתחומי ניווט ובקרה, הנדסת מערכת ו-V&V, סיסטמטיקס

 מסלול 1:
בקרה למערכות אוטונומיות
וקישור לסביבות חיצוניות
13:15

מידול וסימולציה של דינמיקת כלי רכב
בשילוב עם מערכות עזר לנהיגה אוטונומית

אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות אוטונומיות, סיסטמטיקס
14:15

תכנון מסלול למערכות אוטונומיות

גילי בן מימון, מהנדסת אפליקציה בתחום הרובוטיקה והבקרה, סיסטמטיקס
14:45

בקרת מסלול בעולם הרכבים האוטונומים

אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות אוטונומיות, סיסטמטיקס
15:30

יציאה לעולם: קישור הסביבה הסימולטיבית
עם העולם האמיתי

אוראל לוי, מהנדס אפליקציה בתחומי ניווט ובקרה, הנדסת מערכת ו-V&V, סיסטמטיקס

מסלול 2:
אלגוריתמיקה למערכות אוטונומיות,
מתכן חיישנים ועד הטמעה
13:15

מערכות מכ"ם
עבור מערכות אוטונומיות

ינון נוסבאום, מהנדס אפליקציה בתחום תקשורת ועיבוד אותות, סיסטמטיקס
14:00

Lidar Processing for
Autonomous Systems

Minhaj Falaki – Product Manager, MathWorks India
14:45

שימוש ב-MATLAB וב-Simulink
לפיתוח ובדיקת מערכות הכוללות FPGA
או SoC, בתחומי בקרה, Deep Learning,
תקשורת ועיבוד אותות

אופיר סיזבסקי, מהנדס אפליקציה בתחום חומרה דיגיטלית ו- mixed signal, סיסטמטיקס

[ פירוט הרצאות מקצועיות ]

מליאה:

סיפור לקוח – EyeC Radar

סיפור לקוח EyeC Radar

Technology is rapidly accelerating almost everywhere. As such, technology companies must find and

invent new methods for exponential speedup of development process, starting from the innovation and

up to mass production.

EyeC Radar is a new organization at Intel-Mobileye that developed a fully operational, state-of-the-art 4D

Imaging Software Defined Radar (SDR) with highest performance within only two years. That includes

in-house development of System On Chip (SoC) mixed signal for 77GHz, HW, SW, and Algo.

This presentation will describe MATLAB based innovative development methods, which allowed us

exponential acceleration of the R&D process and algo breakthrough, by rapidly shortening the cycles

of research and real field observations.

מרצים:

אלון כהן , ראש צוות אלגוריתמאים, אינטל

דן אוהב ציון ,מהנדס אלגוריתמים בכיר, אינטל

תהליך פיתוח מערכות אוטונומיות בסביבת MATLAB ו-Simulink

תהליך פיתוח מערכות אוטונומיות בסביבת MATLAB ו-Simulink

רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס

בהרצאה זו נסקור את תהליכי הפיתוח המומלצים והמשמעותיים של מערכות אוטונומיות בסביבת MATLAB. נראה כיצד ניתן לראות את סביבת המערכת ואזור הפעולה שלה,

פיתוח של דינמיקת ומכלול המערכת עצמה, וכמובן אלגוריתמים לשילוב חיישנים, התמצאות במרחב, זיהוי עצמים וכמובן תכנון ובקרת מסלול.

נראה כיצד שלבי הפיתוח השונים מלווים את כל שלבי החיים של הפרויקט, החל משלב היזום והדרישות ועד לשלב הבדיקות והאינטגרציה.

וכמובן בל נשכח שהמערכת המפותחת בסופו של דבר משולבת ומתקשרת עם כלי פיתוח נוספים, אז נראה מספר דוגמאות לשילובים מסוג זה.

היתוך מידע מחיישנים ויכולות עקיבה במערכות אוטונומיות

היתוך מידע מחיישנים ויכולות עקיבה במערכות אוטונומיות

אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות אוטונומיות, סיסטמטיקס

על מנת שמערכות אוטונומיות ינועו בתוך סביבה מסויימת, מפתחים צריכים לתכנן, לדמות, לבדוק ולפרוס אלגוריתמים במטרה להבין את הסביבה, לעקוב אחר אובייקטים נעים ולתכנן מסלול תנועה עבור המערכת עצמה. תהליך עבודה זה הינו קריטית עבור מגוון רחב של מערכות כגון רכבים אוטונומיים על הכביש, רובוטים במחסנים לוגיסטיים, כלי טיס בלתי מאוישים ועוד.

היתוך מידע מחיישנים מאפשר לשפר את השיערוך של מצב המערכת המפותחת ואת השיערוך עבור אובייקטים סטטיים ודינמיים הנמצאים בסביבתה. מנגנון זה מאפשר למערכת לפצות על חסרונות של חיישנים בודדים ובכך להגדיל את רמת הדיוק הכוללת של החישה (Sensing).

בהרצאה זו נכיר אלגוריתמים וכלים המאפשרים לתכנן, לדמות ולנתח מערכות אשר מבצעות היתוך מידע המתקבל ממספר חיישנים. נראה כיצד ניתן למדל חיישנים שונים ולאמוד את טיבם, נכיר את מנגנון היתוך המידע וכיצד הוא פועל ונרחיב לגבי אלגוריתמים המאפשרים לבצע עקיבה (Tracking).

RoadRunner: בניית תרחישים וזירות התרחשות בסביבה תלת מימדית עבור כלי רכב

RoadRunner: בניית תרחישים וזירות התרחשות בסביבה תלת מימדית עבור כלי רכב

אוראל לוי, מהנדס אפליקציה בתחומי ניווט ובקרה, הנדסת מערכת ו-V&V, סיסטמטיקס

RoadRunner (בעברית: הקוקייה הרצנית) זו סביבה אינטראקטיבית שמאפשרת לנו לתכנן תרחישים וזירות התרחשות בתלת מימד, עבור סימולציות ובדיקות של רכבים אוטונומיים.

ניתן לייצא את התרחישים לסביבות סימולציה אחרות רבות, ביניהן גם MATLAB & Simulink.

בהרצאה הזו נראה:

  • כיצד בונים זירות התרחשות ב-RoadRunner אשר כוללות בין השאר: כבישים, סימוני כביש, שלטים, רמזורים ועוד.
  • כיצד מסמלצים תרחישים בחוג סגור אשר יכללו: מידע מהחיישנים, אלגוריתמי ניווט ואלגוריתמי עקיבה ובקרה.
  • כיצד מייצאים תרחיש מהסביבה הזו לסביבה של MATLAB & Simulink.

כל מה שרציתם לשאול על האצת תהליכי פיתוח ובדיקות – בסביבת ענן ובכלל

כל מה שרציתם לשאול על האצת תהליכי פיתוח ובדיקות – בסביבת ענן ובכלל

רוני פאר, CTO, סיסטמטיקס

חלק אינטגרלי ומהותי מתהליכי הפיתוח, הוא היכולת להריץ בדיקות נרחבות של המערכת בסביבה שלה, במגוון רחב של תרחישים, יכולות ואפשרויות. הרצאה זו תעסוק במספר עמודי תווך הקיימים היום בסביבת MATLAB, והמאפשרים האצת הסימולציה, שימוש בחומרות מקביליות ומתקדמות, ולבסוף העברת הסימולציה בצורה שקופה ומהירה לסביבת ענן.

נדגים בצורה טכנית ומעשית, כיצד ניתן לקחת אלגוריתם ומודלים, להאיץ את פעולתם, להריץ אותם על גבי מספר סביבות שונות, בכדי לקבל תובנות מעמיקות בקצב מהיר על התנהגות המערכת.

מסלול 1 – בקרה למערכות אוטונומיות וקישור לסביבות חיצוניות

תכנון מסלול למערכות אוטונומיות

תכנון מסלול למערכות אוטונומיות

גילי בן מימון, מהנדסת אפליקציה בתחום הרובוטיקה והבקרה, סיסטמטיקס

תחום הניווט הינו בעל חשיבות מרכזית על מנת לאפשר אוטונומיה למערכת. כאשר מתכננים מערכת אוטונומית היא צריכה לדעת לענות על שאלות כמו: מאיפה הגעתי ולאן אני הולכת? מהי הדרך הטובה ביותר? היכן אני על המפה? כיצד אני מנווטת במרחב אם אין לי מפה?

על מנת שהמערכת האוטונומית תדע לענות על השאלות האלו תוך כדי תנועה, פיתחה MathWorks יכולות ואלגוריתמים המאפשרים לתכנן מסלול, להתמצא במרחב ולנווט בתוכו.

בהרצאה זאת נכיר את אותן היכולות. יכולות כמו מיפוי, לוקליזציה ו-SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), המאפשרות להתמצא במרחב, אלגוריתמים גלובליים ומקומיים לתכנון תנועה וכיצד לבחור בין מגוון האלגוריתמים שקיימים לתכנון מסלול.

מידול וסימולציה של דינמיקת כלי רכב בשילוב עם מערכות עזר לנהיגה אוטונומית

מידול וסימולציה של דינמיקת כלי רכב בשילוב עם מערכות עזר לנהיגה אוטונומית

אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות אוטונומיות, סיסטמטיקס

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.

במהלך הרצאה זו נתמקד ביכולות עבור מידול רכבים (Platform) ותתי-המערכות אשר הם מכילים, בניית תרחישים שעל המערכת לבצע וניתוח התנהגותה במצבים שונים. בהמשך, לאחר שיש ברשותנו את מודל הרכב, נתמקד בעולם מערכות עזר מתקדמות לנהג (ADAS), אשר מאפשרות תכנון, הדמייה, בדיקה וניתוח של מערכות נסיעה אוטונומיות. נראה כיצד ניתן לשלב חיישנים (Sensing) אל תוך המערכת הממודלת וכיצד יכולות התפיסה (Perception) מאפשרות למערכת להבין מול מה היא מתמודדת ולהגיב בהתאם.

יציאה לעולם: קישור הסביבה הסימולטיבית עם העולם האמיתי

יציאה לעולם: קישור הסביבה הסימולטיבית עם העולם האמיתי

אוראל לוי, מהנדס אפליקציה בתחומי ניווט ובקרה, הנדסת מערכת ו-V&V, סיסטמטיקס

לאחר שסיימנו לתכנן את המערכת האוטונומית שלנו, נרצה לקשר אותה עם העולם החיצון – בין אם בבדיקות ב-Co-Simulation, יצירת קוד למחשב Target או יצירת קוד ייעודי למחשב הרכב. נרצה לבחון את המערכת שלנו בעולם האמיתי.

בהרצאה זו נראה:

  • כיצד ניתן לייצר קוד מהמערכת, כאשר נרצה גם לבדוק HIL (Hardware-in-the-Loop), PIL (Processor-in-the-Loop), SIL (Software-in-the-Loop)
  • מה זו מערכת Real Time, תוך התמקדות בעבודה עם Speedgoat
  • סביבות נוספות למידול הסימולציה ואיך הן מתחברות אלינו

בקרת מסלול בעולם הרכבים האוטונומיים

בקרת מסלול בעולם הרכבים האוטונומיים

אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום מערכות אוטונומיות, סיסטמטיקס

מערכות רבות כיום הינן מערכות המכילות דינמיקה מורכבת אשר יש לבקר את פעולתן. בקרת מסלול מאפשרת למערכת לנווט במרחב העבודה בצורה תקינה, לוודא כי המערכת אכן מבצעת את משימתה ופועלת על פי מסלול אשר תוכנן מראש.

בהרצאה זו נתמקד ביכולות בקרה מתקדמות כגון בקרת ניבוי-מודל (Model-Predictive Control) ונכיר את עולם למידת החיזוק (Reinforcement Learning) המאפשר לשלב בינה מלאכותית יחד עם עולם הבקרה. במהלך ההרצאה נכיר את שני הפתרונות הללו, כיצד ניתן ליישמם וכיצד ניתן לקשור אותם לעולם הרכבים האוטונומיים ולמערכות אוטונומיות נוספות.

מסלול 2 – אלגוריתמיקה למערכות אוטונומיות, מתכן חיישנים ועד הטמעה

Lidar Processing for Autonomous Systems

Lidar Processing for Autonomous Systems
Minhaj Falaki – Product Manager, MathWorks India

Learn how to use MATLAB to process lidar sensor data for ground, aerial and indoor lidar processing application. You will learn how to use MATLAB to:

  • Import and visualize live and recorded lidar data
  • Apply deep learning to lidar data
  • Calibrate lidar and cameras
  • Track objects in lidar
  • Create 3-D maps and terrain maps using SLAM
  • Generate C/C++ and GPU Code

Highlights Include:

  • Lidar Labeler App: Interactive, semi-automated, and custom automated labeling of lidar point clouds
  • Lidar-Camera Calibration: Calibrate lidar and camera sensors to estimate cross-sensor coordinate transform
  • Deep Learning for Lidar Point Cloud Processing: Use deep learning networks to detect and segment objects in lidar point cloud data
  • Shape Fitting: Fit shape and track detected objects in a lidar point cloud sequence
  • Feature Matching: Extract and match lidar point cloud features
  • Lidar Object Tracking
  • Simulating Lidar Sensor Data
  • 2-D Lidar Processing: Simulate and process 2-D laser scan data and estimate the pose between two scans
  • Velodyne LiDAR Streaming: Connect and stream lidar point clouds from Velodyne LiDAR sensors
  • Lidar File Readers: Support for Ibeo sensor, LAS, and LAZ file formats
  • Code generation for CPU and GPU

מערכות מכ"ם עבור מערכות אוטונומיות

מערכות מכ"ם עבור מערכות אוטונומיות

ינון נוסבאום, מהנדס אפליקציה בתחום תקשורת ועיבוד אותות, סיסטמטיקס

בין הטכנולוגיות השונות המיושמות במערכות אוטונומיות קיימים חיישנים שונים שמהווים "עיניים דיגיטליות" לצורך חישת הסביבה. מרכיב מרכזי בין החיישנים האלה הוא המכ"ם, אשר בניגוד לחיישנים אופטיים יכול לפעול בתנאי מזג אוויר קשים ותנאי תאורה ירודים.

בהרצאה זו נראה באמצעות מספר דוגמאות איך לנתח את דרישות המערכת ולתכנן מערכת מכ"ם ולאחר מכן למדל ולבצע סימולציות באמצעותה. בנוסף, נראה איך אפשר להשתמש בנתוני מכ"ם מסונתזים על מנת להגדיל את אפשרויות התכן.

שימוש ב-MATLAB וב-Simulink לפיתוח ובדיקת מערכות הכוללות  FPGA או SoC, בתחומי בקרה, Deep Learning, תקשורת ועיבוד אותות

שימוש ב-MATLAB וב-Simulink לפיתוח ובדיקת מערכות הכוללות  FPGA או SoC, בתחומי בקרה, Deep Learning, תקשורת ועיבוד אותות

אופיר סיזבסקי, מהנדס אפליקציה בתחום חומרה דיגיטלית ו- mixed signal, סיסטמטיקס

מארכיטקטורת המערכת והאלגורתמיקה שמפותחים ב- MATLAB  וב-Simulink, ניתן ליצור קוד Verilog/VHDL בצורה אוטומטית אשר מותאם ל-FPGA שאיתו עובדים. קוד ה-HDL שמיוצר הוא סינטזבילי, קריא ופתוח לשינויים. ניתן גם ליצור בצורה אוטומטית, מהירה ופשוטה בדיקות לווריפיקציה – זהות לבדיקות ב-MATLAB וב-Simulink. בדרך עבודה זו מרוויחים שיתוף פעולה נרחב בין הצוותים, היקף בדיקות גדול יותר, הקטנת עיכוב הפרויקט בשל באגים, מערכת גמישה לשינויים ומשך פרויקט שצפוי להתקצר.

בהרצאה זו נראה :

  • תהליך יצירת קוד HDL בצורה אוטומטית מאלגוריתם, אופיטימיזציותונקודות מרכזיות בתהליך זה
  • דוגמאות לתחילת בניית המערכת בתחומי הבקרה, Deep Learning, תקשורת, עיבוד אותות ומערכות הכוללות SDR
  • יצירת test benches לווריפיקציה אשר מכילים את הקלט של סימולציית ה-MATLABוה-Simulink וכוללים בדיקת פלט שמשווה בין תוצאת הווריפיקציה לתוצאת הסימולציה.

נשמח לראותך בכנס.

יצירת קשר

מחלקת שיווק
חברת סיסטמטיקס
טלפון:  03-7660111

הרשמה לכנס - ללא עלות