להרשמה לכנס - לחצו כאן !

קהל יעד:

  • מהנדסים, מפתחים וחוקרים בתחום 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

 

How to Build an Autonomous Anything (Highlights)

הזמנה לכנס בנושא:

פיתוח מערכות אוטונומיות באמצעות

MATLAB ו- Simulink

6.12.17 מלון דניאל, הרצליה

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

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.

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 ביום עיון 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.

בנוסף להרצאות שיועברו ע"י מומחים טכניים של חברת סיסטמטיקס, בסמינר יציגו גם Mr. Vijaya Raghavan –  מנהל בכיר בקבוצת הפיתוח של חברת MathWorks, וכן Mr. Bill Chou – מנהל המוצר עבור פתרונות לעולם האמבדד. אורחים אלה הינם בעלי ניסיון עשיר בתחומם, פועלים במגוון תעשיות ומהווים סמכות מרכזית בקביעת יכולות כלים רבים. במהלך יום עיון זה תוכלו להיפגש איתם במפגש בלתי אמצעי, לשמוע מקרוב על כיווני הפיתוח של הכלים, וכמבן להציע רעיונות ופתרונות משלכם למובילי תחומם בחברת MathWorks.

[ סדר יום ]

הערות:

חלק מהתכנים יועברו בשפה האנגלית.

ההשתתפות הינה ללא תשלום, אך מחייבת הרשמה מראש.

להרשמה לכנס - לחצו כאן !
08:30 התכנסות ורישום
9:00 Model Based Design for Autonomous Systems: A quiet revolution in the making
Vijaya Raghavan, Director of Engineering, MathWorks
9:30 סיפור לקוח – חברת Arbe Robotics
10:00 מידול, סימולציה ובקרה עבור מערכת רחפן (Quadcopter)
אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום אווירונאוטיקה ובקרה, סיסטמטיקס
10:45 הפסקת קפה
11:00 למידה עמוקה בסביבת MATLAB – מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על GPU
רועי פן, מהנדס אפליקציה לתחומים עיבוד תמונה, ראיה ממוחשבת ולמידה עמוקה, סיסטמטיקס
11:45 חידושים ויכולות בסביבת MATLAB לתכנון מערכות אוטונומיות
רונן כהן, מהנדס אפליקציה בתחום התקשורת והמכ"מ, סיסטמטיקס
12:30 ארוחת צהריים
13:30 MATLAB: FROM CONCEPT TO EMBEDDED CODE
Bill Chou, Product Marketing Manager, MathWorks
14:15 תכנון ובקרת מסלול עבור רובוטים אוטונומיים
אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום אווירונאוטיקה ובקרה, סיסטמטיקס
15:00 תכנון מפעילים רובוטיים כחלק מסימולציה מערכתית
איתמר אנגלמן, מהנדס אפליקציה בתחום אוטומציה ובקרה, סיסטמטיקס
15:45 תכנון מערכות מכ"ם עבור מערכות אוטונומיות
רונן כהן, מהנדס אפליקציה בתחום התקשורת והמכ"מ, סיסטמטיקס
16:30 סיום משוער

[ פירוט הרצאות ]

אורחים בכנס:

Bill Chou, Product Marketing, MathWorks

Bill Chou is the product manager for MATLAB Coder, GPU Coder, and Simulink PLC Coder at MathWorks. He has worked primarily on MATLAB/Simulink to C code generation products for embedded processors for the past 10 years.

Bill holds an M.Sc. degree in Electrical Engineering from the University of Southern California and an MBA from Boston University.

Vijaya Raghavan, Director of Engineering, MathWorks

Vijaya Raghavan is a Director of Engineering at MathWorks. He manages various product areas in the fields of simulation, code generation, verification and validation at MathWorks including Stateflow, HDL and GPU Coders and Simulink Test.

He received his PhD from University of Connecticut in Sequential Fault Diagnosis Algorithms for which he received various best paper awards including Andrew P. Sage Best Paper of the year award for 1999. His technical interests span Model-Based Design, graphical programming languages, compiler technologies, code generators, simulators, interpreters, and automatic test vector generation.

He has over 15 publications with 8 journal papers and holds over 44 US and international patents.

יצירת קשר

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

נשמח לראותך בכנס.

Model Based Design for Autonomous Systems: A quiet revolution in the making

Model Based Design for Autonomous Systems: A quiet revolution in the making
Vijaya Raghavan, Director of Engineering – Design Automation, MathWorks

When you look around, you see computation everywhere these days. Autonomous driving is the latest in the technology mega-trends that is enabled by the ability to perform complex, mathematical and numerical computation on the fly. Designing these systems with an explosion of computational needs requires a radically new approach. MathWorks is leading a quiet revolution in the Model-Based Design area which represents the next leap in the abstraction of the systems development. MathWorks is doing cutting edge work on modeling methodologies, simulation technologies, analysis, transformation, optimization from high-level textual and graphical languages of MATLAB, Simulink and Stateflow.

This talk will introduce MathWorks vision to accelerate the development of autonomous driving systems via model based design.

סיפור לקוח – Arbe Robotics

סיפור לקוח – Arbe Robotics

Arbe Robotics – Develop and provide a turnkey solution for level 4 full autonomous driving. Based on proprietary imaging radar, this solution is the first ever to provide real time 4D mapping in high resolution, thus making any vehicle fully-autonomous

במהלך ההרצאה יציגו את האתגרים בתכנון ופיתוח המוצר, ויסבירו כיצד שלבו סימולציית סביבה ומכ"מ על מנת לאפשר גמישות מירבית ובחינת חלופות שונות במהלך תהליך הפיתוח.

מידול, סימולציה ובקרה עבור מערכת רחפן (Quadcopter)

מידול, סימולציה ובקרה עבור מערכת רחפן (Quadcopter)
אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום בקרה ומידול פיסיקלי, סיסטמטיקס

כלי הפיתוח של MathWorks מאפשרים מידול של מערכות פיסיקליות בתחומים רבים ומגוונים. סימולציה של המודלים הפיסיקליים מאפשרת בחינה מהירה של ביצועי המערכת, הרבה לפני בניית אב-טיפוס.

בהרצאה זו נראה כיצד מהנדסים, מדענים וחוקרים משתמשים בכלי סימולציה במטרה לקבל הבנה מעמיקה יותר בכל הנוגע למערכות מולטי-דיסציפלינריות מורכבות.

באמצעות דוגמא של רחפן (Quadcopter) נסקור בצורה מעמיקה את תהליך הפיתוח הכולל מידול, סימולציה ובקרה עבור המערכת: ייבוא נתונים מתוכנות תיב"ם (3D CAD) לסביבת העבודה של Simulink, החייאת המודל והפעלתו, תכן חוגי בקרה, יישומים של אלגוריתמיקה מעולם הרובוטיקה ועוד.

את העקרונות שיוצגו בהרצאה זו תוכלו ליישם במערכות שהנכם מפתחים, ולקצר את שלבי העבודה.

למידה עמוקה בסביבת MATLAB – מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על GPU

למידה עמוקה בסביבת MATLAB – מהמחקר והפיתוח ועד המימוש על GPU
רועי פן, מהנדס אפליקציה לתחומים עיבוד תמונה, ראיה ממוחשבת ולמידה עמוקה

תחום הלמידה העמוקה מאפשר פתרון בעיות מורכבות בצורה איכותית, והוא משותף למגוון רחב מאוד של יישומים. מהנדסים וחוקרים רבים ברחבי העולם עושים שימוש בלמידה עמוקה לצורך מציאת אובייקטי-עניין בתמונות, עיבוד טקסט, זיהוי דיבור ועוד.

בהרצאה טכנית זו נראה כיצד ניתן להשתמש בסביבת MATLAB בצורה יעילה בתחום זה לצורך פיתוח יישומי למידה עמוקה בעולם האמיתי. כפי שניתן יהיה להתרשם, גרסת ה- MATLAB החדשה, הינה גרסה משמעותית ביותר לעוסקים בתחום הלמידה העמוקה, והיא מאפשרת לאלגוריתמים לרוץ מהר יותר, תוך ניצול נמוך יותר של זיכרון, ותוך הפגנת סט יכולות חזק יותר מאי פעם.

נתמקד בתחום עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת ונראה כיצד ניתן בקלות:

  • לבנות רשתות מתקדמות מותאמות-אישית ולאמן אותן בעזרת מאגר של תמונות לצורך ביצוע סיווג (Classification)
  • לייבא רשתות מסביבות כמו Keras-TensorFlow ו- Caffe, ולבצע Transfer Learning בסביבת MATLAB
  • להשתמש בשיטות גילוי (Detection) מבוססות למידה עמוקה
  • לבצע עיבוד מקדים למידע האימון והבדיקה – כמו labeling בצורה נוחה או פעולות גיאומטריות לצורך הגדלת מאגר המידע
  • למצוא הגדרות אופטימליות לאימון רשתות עמוקות
  • להאיץ את זמני האימון על ידי ניצול כוח חישובי כמו GPU (אחד או יותר), מחשבים חזקים נפרדים וענן
  • להמיר בצורה אוטומטית קוד MATLAB לקוד CUDA אשר יכול לרוץ על מעבדים גרפיים של חברת nVIDIA. על פי ה-benchmarks שיוצגו הדבר מאיץ את מהירות הריצה פי 5 בהשוואה ל-Caffe2 ופי 7 בהשוואה ל-TensorFlow, תוך שימוש בפחות זיכרון מאשר TensorRT.

חידושים ויכולות בסביבת MATLAB לתכנון מערכות אוטונומיות

חידושים ויכולות בסביבת MATLAB לתכנון מערכות אוטונומיות
רונן כהן, מהנדס אפליקציה בתחום התקשורת והמכ"מ, סיסטמטיקס

בגרסאות האחרונות של MATLAB יצאו כלים המיועדים לתכנון מערכות אוטונומיות. בהרצאה זו אנו נסקור את היכולות החדשות בתחום:

  • הצגת כלים לניתוח מצבים שונים עבור המערכת האוטונומית.
  • יכולות גילוי על ידי למידת מכונה ולמידה עמוקה
  • עקיבה והיתוך מידע על ידי כלים ייעודיים הכוללים בין השאר מסנני קלמן וניתוח מספר רב של חיישנים
  • יצירת תרחישים מיוחדים לבדיקת אלגוריתמים להיתוך מידע
  • כלי אוטומטי לתיוג ווידאו בכדי לייצר נתונים עבור supervised learning

MATLAB: FROM CONCEPT TO EMBEDDED CODE

MATLAB: FROM CONCEPT TO EMBEDDED CODE
Bill Chou, Product Manager – Embedded Code Generation, MathWorks

Learn how to adopt a MATLAB-centric workflow to design, develop, and deploy algorithms to Embedded Hardware.

The MathWorks environment enables you to go directly from your ideal MATLAB double precision environment to the end-processor using a few pre-defined steps and code generation tools. In this presentation, we will focus on the different workflows which enable you to target an embedded processor, a GPU, or a custom board – for Rapid Prototyping or for production. We will explore a few case studies which show this workflow, which has become an industry standard worldwide.

תכנון ובקרת מסלול עבור רובוטים אוטונומים

תכנון ובקרת מסלול עבור רובוטים אוטונומים
אסף מוזס, מהנדס אפליקציה בתחום בקרה ומידול פיסיקלי, סיסטמטיקס

הוספת יכולות אוטונומיות למערכות שונות הינה מגמה אשר הולכת ומתעצמת ואשר ניתן למצוא באפליקציות רבות כגון: רכבים אוטונומיים, מחסנים אוטונומיים ועוד. תהליך הפיתוח של מערכת אוטונומית כולל שלבים רבים: תכנון המערכת עצמה, הגדרת פעולות החישה, תכנון ובקרת הפעולות והמשימה, התממשקות לחומרה ובדיקה של תתי המערכות והמערכת הכוללת.

בהרצאה זו נציג כיצד ניתן להתמודד עם אתגרים שונים מעולם הרובוטיקה וכיצד ניתן לייעל ולהאיץ את תהליך הפיתוח עבור אפליקציות רובוטיות לא מאויישות. אנו נתמקד בתכנון המערכת, ביצוע אופטימיזציה לפרמטרים השונים, מציאת מסלול אופטימלי ועקיבה ובקרה אחר המסלול הנבחר. כמו כן, נדבר על שילוב תהליך הפיתוח עם ספריות קוד פתוח כגון ROS, אפשרויות יצור קוד והגדרת בדיקות עבור התנהגות המערכת.

תכנון מפעילים רובוטיים כחלק מסימולציה מערכתית

תכנון מפעילים רובוטיים כחלק מסימולציה מערכתית
איתמר אנגלמן, מהנדס אפליקציה בתחום אוטומציה ובקרה, סיסטמטיקס

בחלק זה של יום העיון נציג כיצד ניתן לתכנן מניפולטור מסוג Pick and Place. התכנון יבוצע בעזרת סימולציה בסביבת Simulink, ויכלול שילוב מספר תחומים ודיסציפלינות שונות כגון: תכנון מסלול, קינמטיקה הפוכה, שילוב מצלמה תלת מימדית, לימוד  מכונה, ביצוע אופטימיזציה בעזרת MATLAB, ויזואליזציה של עולם תלת-מימדי בעזרת Gazebo, עד לשלב הסופי של יצירת קוד המאפשר עבודה בזמן-אמת.

במפגש זה תוכלו לראות כיצד ניתן להשתמש בכלי הפיתוח של MathWorks וסביבות משלימות בכדי:

  • לפתור בעיות של קינמטיקה הפוכה
  • לבצע תכנון מסלול אופטימלי ע"י שימוש בכלי אופטימיזציה ייעודיים
  • לשלב מספר סביבות פיתוח שונות תחת סימולציה אחת

(Object Detector, CAD, ROS, MATLAB )

  • לבצע בדיקות בזמן-אמת של כל המערכת בעזרת סביבת חומרה ייעודית של חברת Speedgoat

תכנון מערכות מכ"ם עבור מערכות אוטונומיות

תכנון מערכות מכ"ם עבור מערכות אוטונומיות
רונן כהן, מהנדס אפליקציה בתחום התקשורת והמכ"מ, סיסטמטיקס

מערכת מכ"ם היא אחד מהחיישנים המובילים כיום בשלבי תכנון של מערכות אוטונומיות. מערכות אלו סבוכות, וכוללות תתי-מערכות שונות המשפיעות על הביצועים הכלליים שלהן. בסקירה זו נעבור על האפשרויות הקיימות בסביבת MATLAB לתכנון, מידול, וסימולציה של מערכות מכ"ם.

בהרצאה זו נציג ונראה את שני השימושים העיקריים של מערכות מכ"מ עבור ADAS:

  • תכנון מערכת מכ"מ – סקירת היכולות הקיימות ב-MATLAB לתכנון המערכת בהינתן היבטים שונים: האנטנות, פרמטרי האות המשודר, האלגוריתמים לעיבוד אות מרחבי.
  • שילוב מערכת מכ"מ במערכת ADAS – באמצעות בלוקים מובנים ניתן לקבל מודל הקרוב יותר למודל המציאותי, ובכך לבצע בדיקות למקרי קצה, בסביבת סימולציה.