להרשמה לכנס - לחצו כאן !

German Aerospace Center (DLR) Robotics and Mechatronics Center Develops the Autonomous Robot Justin with MATLAB and Simulink

The Journey Towards Autonomous Transport Solutions

קהל יעד:

  • מהנדסים, מפתחים וחוקרים של מערכות אוטונומיות
  • כל משתמשי MATLAB המעוניינים להיחשף או להרחיב את הידע שלהם בפיתוח מערכות אוטונומיות
  • מפתחים, מהנדסים וחוקרים מהתעשייה הרפואית, הביטחונית, הרכב והייצור
  • חוקרים באקדמיה
  • כלל העוסקים בתחום ה-Machine Learning
    וה-Deep Learning

הזמנה לכנס בנושא:

חדשנות בפיתוח מערכות אוטונומיות חכמות

בסביבת MATLAB

29.11.16 מלון דניאל, הרצליה

כנס טכני, ללא עלות, למהנדסים ומפתחים – בו תוכלו ללמוד על תכנון, בדיקה ויישום של מערכות אוטונומיות

בשנים האחרונות רואים אותם יותר ויותר. רכבים, רובוטים, מערכות, ושאר כלים בלתי מאוישים אשר יכולים לחוש את סביבתם, להגיב אליה ולהשפיע עליה בצורה עצמאית. הם מופיעים בתור מערכת מלאה אשר מתפקדת עצמאית – כדוגמת רכב אוטונומי, בתור מכלול המשולב בתוך מערכת גדולה יותר – כדוגמת רובוט או מערכת סיוע לנהג, ואף בתור מערכת מבוזרת בסביבת האינטרנט – כדוגמת בוטים ומערכות למידה.

מערכת אוטונומית הינה מערכת אשר מתפקדת בצורה עצמאית לחלוטין או בצורה מפוקחת (supervised), אשר פועלת בתנאי אי ודאות, בסביבה לא ידועה ודינמית, ובמקרים רבים גם לא צפויה מראש. מערכות אוטונומיות עשויות לצבור ידע חדש או להתאים עצמן לסביבה המשתנה בכדי להשלים את ייעודן. בכדי לעמוד במשימתן, מערכות אוטונומיות יכולות לרכוש מידע מהסביבה בה הן נמצאות, לנוע בצורה עצמאית בסביבתן (וירטואלית או מציאותית כמובן), להימנע ממצבים מסוכנים, ולפעול למשך תקופה ארוכה ללא התערבות אדם.

למערכות אוטונומיות יש מספר יתרונות מובהקים. אם בעבר המטרה המרכזית הייתה להקטין את הסיכון לחיי אדם בפעולה בסביבה מסוכנת, כיום ניתן לראות במערכת מסוג זה כמערכת בעלת ביצועים ואמינות גבוהים יותר, ולמעשה רובוסטיים ובעלי יתירות. יתרון נוסף הוא הוזלת מחזור החיים של מערכות מסוגים שונים, וכמובן ביצוע פעולות אשר מקלות על חיי האדם.

מה בכנס:

בכנס טכני זה נציג כיצד ניתן לפתח מערכות אוטונומיות ומכלולים המסייעים בפיתוח ופעולה של מערכות אוטונומיות, בעזרת כלי הפיתוח של MathWorks. נראה כיצד ניתן לפתח אלגוריתמים ללימוד מהסביבה והתמודדות עם הסביבה, כיצד ניתן לפתח חיישנים לצורך רכישת מידע מהסביבה וכיצד ניתן לשלב מספר חיישנים יחדיו בכדי ליצור תמונת עולם אמיתית ומלאה יותר. עם המידע הקיים נראה כיצד בונים אלגוריתמים לקבלת החלטות ופעולה, ולבסוף נראה כיצד ניתן ליישם מערכת כזו ולבחון אותה בזמן אמת.

מר Avinash Nehemiah מחברת MathWorks, מנהל המוצר של ראייה ממוחשבת ונהיגה אוטומטית, יסקור מספר דוגמאות וסיפורי משתמש מרחבי העולם, וכן יתרום מניסיונו הרב בתחום עיבוד LiDAR ולמידה עמוקה למערכות ראייה ממוחשבת. תחום המערכות האוטונומיות משותף למגוון רחב מאד של יישומים. מהנדסים וחוקרים רבים ברחבי העולם מפתחים מערכות אוטונומיות אשר פועלות בתחום הרכב (רכבים ומערכות עזר לנהג), מערכות בטחוניות (מל"טים, Drones), ייצור (רובוטים, קווי ייצור), מערכות רפואיות (רובוטים, מערכות עזר לרופא ולחולה), ועוד. הגישות והשיטות שנציג מתאימות לאנשים מתעשיות שונות, ואנו מזמינים אתכם להצטרף, ללמוד ולשתף מהידע שלכם ושל עמיתיכם לתעשייה.

עם הידע שתרכשו בכנס טכני זה תוכלו לשוב למשרד ולהתחיל לעבוד בצורה יעילה ואיכותית יותר. כמו כן, תרכשו רקע רחב יותר בכלים אשר הפכו לסטנדרט בתעשייה ויוכלו לשרת אתכם בעבודתכם היומיומית.

[ סדר יום ]

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

חלק מההרצאות יועברו בשפה האנגלית.

להרשמה לכנס - לחצו כאן !
08:30 התכנסות ורישום
9:00 Autonomous Systems in a Dynamic World
 Avi Nehemiah, MathWorks
9:15 מתחילים מהסוף: בחינה של מערכת ADAS בזמן-אמת
רוני פאר, סיסטמטיקס
10:30 הפסקת קפה
11:00 פיתוח אלגוריתמים ואבי טיפוס למולטי סנסורים
רונן כהן, סיסטמטיקס
12:00 השילוב בין MATLAB ו-ROS למערכות אוטונומיות
אביאסף מוזס, סיסטמטיקס
13:00 ארוחת צהריים
14:00 LiDAR Processing for Autonomous Driving
Mr. Avi Nehemiah, MathWorks
15:00 Deep Learning for Computer Vision
Mr. Avi Nehemiah, MathWorks
16:00 סיום משוער

[ פירוט הרצאות ]

יצירת קשר

מחלקת שיווק
חברת סיסטמטיקס
טלפון:  03-7660111
לחץ לבקשת יצירת קשר במייל

נשמח לראותך ביום העיון.

Autonomous Systems in a Dynamic World

Autonomous Systems in a Dynamic World

In this talk I will give an introductory talk about Autonomous Systems Design. This will also be a high level introduction to the use of MathWorks tools and Model-Based Design. We will feature a few customer success stories from around the world.

Mr. Avi Nehemiah
Avinash Nehemiah is the product manager for computer vision and automated driving applications at MathWorks. Prior to joining MathWorks he spent 7 years as an algorithm developer and researcher designing computer vision algorithms for hospital safety and video surveillance. He holds an MSEE degree from Carnegie Mellon University.

מתחילים מהסוף: בחינה של מערכת ADAS בזמן-אמת

מתחילים מהסוף: בחינה של מערכת ADAS בזמן-אמת

עבדנו מספר ימים או חודשים ופיתחנו אלגוריתם חדשני שיסייע למערכות אוטונומיות להימנע ממצבים מסוכנים. ומה עכשיו? כיצד אנו יודעים שהאלגוריתם הזה יפעל כפי שתוכנן, בתנאי פעולה אמיתיים של המערכת, בסביבה דינמית ומשתנה? כיצד אנו יכולים לוודא להטמיע אותו במערכת האמיתית? האם יש לנו מערכת אמיתית שאנו יכולים לבחון אותה למשך מספר רב של שעות או ימים?
בהרצאה זו ננסה לענות על כל השאלות העומדות בפני אנשי האלגוריתמים. בעזרת דוגמא של מערכת בלימת חירום עצמאית, נראה את השלבים הבאים:

  • תכנון המערכת בסביבת MATLAB ו-Simulink
  • בדיקה של תרחישים שונים בסימולציה
  • מעבר מהיר לאב-טיפוס באמצעות יצירת קוד
  • וריפיקציה של המערכת בעזרת אוטומציה של בדיקות HIL

רוני פאר, מהנדס מערכת ומנהל קבוצת AEG, סיסטמטיקס

פיתוח אלגוריתמים ואבי טיפוס למולטי סנסורים

פיתוח אלגוריתמים ואבי טיפוס למולטי סנסורים

בהרצאה זו נציג תהליך לדוגמא לפיתוח אלגוריתמי סיוע לנהג (ADAS) מבוססי מספר אמצעי חישה בעזרת MATLAB. המערכת שנציג כוללת חיישנים של מכ"מ ושל ראייה, וע"י השילוב בין שניהם (Fusion), נראה כיצד ניתן:

  • לקבל תובנות על פעולת המערכת ע"י הרצה חוזרת וניתוח המידע המוקלט
  • הפחתת הזמן "על הכביש" באמצעות בנייה של מידע סינטטי לאלגוריתמי בדיקה
  • האצת תהליך יישום האלגוריתם באמצעות טכנולוגיה לייצור קוד

רונן כהן, מהנדס יישומים בתחום מערכות עיבוד אות ותקשורת, סיסטמטיקס

השילוב בין MATLAB ו-ROS למערכות אוטונומיות

השילוב בין MATLAB ו-ROS למערכות אוטונומיות

מערכת ההפעלה הרובוטית (ROS) צוברת פופולריות רבה בפיתוח מערכות אוטונומיות. בעזרת הממשק הקיים בין MATLAB ל-ROS, ניתן לרכוש מידע מחיישנים בסביבת ROS, ולנתח במהרה ובקלות את המידע בסביבת MATLAB, אשר מאפשרת פיתוח אלגוריתמים וויזואליזציה של המידע.
בעזרת ה-Robotics System Toolbox בסביבת MATLAB ו-Simulink, ניתן לפתח וליישם אלגוריתמים לתכנון מסלול, ראיה ממוחשבת ובקרה, ולהטמיע אותם בסביבת ROS.
בהרצאה זו נראה כיצד השילוב בין MATLAB ל-ROS יכול לסייע בפיתוח מערכות אוטונומיות.

אביאסף מוזס, מהנדס יישומים בתחום מערכות רובוטיות ובקרה, סיסטמטיקס

LiDAR Processing for Autonomous Driving

LiDAR Processing for Autonomous Driving

The use of LiDAR as a sensor for perception in Level 3 and Level 4 automated driving functionality is gaining popularity. MATLAB® and Simulink® can acquire and process LiDAR data for algorithm development for autonomous driving functions such as free space detection. This talk shows how you can use 3D point cloud processing functionality to process LiDAR data for autonomous driving.

Mr. Avi Nehemiah

Deep Learning for Computer Vision

Deep Learning for Computer Vision

Object recognition is enabling innovative systems like self-driving cars, image based retrieval, and autonomous robotics. The machine learning and deep learning these systems rely on can be difficult to train, evaluate, and compare.

In this session we explore how MATLAB addresses the most common challenges encountered while developing object recognition systems. This webinar will cover new capabilities for deep learning, machine learning and computer vision.

We will use real-world examples to demonstrate:

  • Training models using large image datasets
  • Training deep neural networks from scratch
  • Using transfer learning to re-use trained deep networks for new tasks
  • Exploring the tradeoffs between machine learning and deep learning

Mr. Avi Nehemiah