MathWorks 宣布 MATLAB 与 NVIDIA TensorRT
集成来加快人工智能应用
对比 NVIDIA GPU 上的 TensorFlow，该集成使深度学习推理速度
快 5 倍。
中国北京 – 2018 年 4 月 11 日 – MathWorks 今日宣布 ，
MATLAB 现在可通过 GPU Coder 实现与 NVIDIA TensorRT 集成。这可以
帮助工程师和科学家们在 MATLAB 中开发新的人工智能和深度学习模型，
且可确保性能和效率满足数据中心、嵌入式应用和汽车应用不断增长的需
求。
MATLAB 提供了一个完整的工作流程来快速训练、验证和部署深度
学习模型。工程师可以使用 GPU 资源，而无需额外编程操作，因此可以专
注于应用本身而不是性能调优。NVIDIA TensorRT 与 GPU Coder 的全新集
成使得可以在 MATLAB 中开发深度学习模型，然后以高吞吐量低延迟的方
式部署在 NVIDIA GPU 上运行。内部基准测试显示，MATLAB 生成的
CUDA 代码与 TensorRT 结合，在部署 Alexnet 模型进行深度学习推理时，
matlab 拉格朗日 动力学方程
【指定主题】MATLAB拉格朗日动力学方程
【引言】
MATLAB是一款广泛应用于科学计算和数据分析的工具，它具备强大的数学计算能力，包括用于求解动力学问题的拉格朗日方程。拉格朗日动力学方程是描述物体运动的基本方程之一，通过该方程可以推导出物体在给定条件下的运动轨迹和动力学行为。本文将介绍MATLAB中求解拉格朗日动力学方程的方法，并探讨其在物体运动研究中的应用。
【目录】
1. 第一部分：拉格朗日动力学方程简介
1.1 拉格朗日动力学方程的定义
1.2 拉格朗日方程的推导方法
1.3 MATLAB中的拉格朗日方程求解
2. 第二部分：MATLAB实例演示
2.1 简谐振子的运动模拟
2.2 刚体的运动模拟
2.3 多体系统的模拟
3. 第三部分：拉格朗日动力学方程的应用
3.1 机械臂的建模与控制
3.2 汽车悬挂系统的分析
3.3 飞行器的动力学建模与仿真
4. 总结与展望
4.1 文章总结
4.2 个人观点与经验分享
4.3 对未来发展的展望
1. 第一部分：拉格朗日动力学方程简介
1.1 拉格朗日动力学方程的定义
拉格朗日动力学方程是描述物体运动的基本方程之一。它基于钦定了某种能量函数——拉格朗日量，并通过对该能量函数进行变分运算得到。拉格朗日动力学方程可以从哈密顿原理或变分原理推导出来，它可以用于建立物体的动力学模型，研究物体的运动规律和相互作用。
1.2 拉格朗日方程的推导方法
拉格朗日方程的推导可以通过哈密顿原理或变分原理进行。哈密顿原理是一种最小作用量原理，它假设物体遵循最小作用量路径进行运动。通过对作用量进行变分运算，并使用欧拉-拉格朗日方程，就可以得到拉格朗日方程。变分原理是通过对拉格朗日量进行变分运算来得到拉格朗日方程。
1.3 MATLAB中的拉格朗日方程求解
《工业机器人技术》课程教学设计
摘要：《工业机器人技术》课程是新工科专业重要的专业课，实践性较强，在培养学生专业能力方面占有重要的地位。通过本课程的学习，学生可以了解机器人概况，掌握工业机器人运动学动力学知识、掌握工业机器人典型应用、具备分析与解决工业机器人编程问题的能力。该课程通过项目化教学形式，培养学生分析问题和解决问题的能力，提高学生创新意识和工程意识，培养学生在工业机器人应用方面的实践动手能力，支撑专业学习成果中相应指标点的达成。
关键词：工业机器人；项目化教学；工程意识
1、课程建设思路
《工业机器人技术》是电气类应用性较强的专业核心课程，课程分为理论教学和项目实践两个部分。理论课分为工业机器人概述、工业机器人的机械结构、工业机器人运动学和动力学、工业机器人的环境感知技术、工业机器人的控制技术、工业机器人编程六个部分；项目实践环节分为仿真实验和机器人实操两个部分，仿真实验部分主要采用Matlab进行设计，项目实操主要为工业机器人工程项目练习。由于该门课程所讲述的知识在工程应用较为广泛，可在在项目设计环节融入思政元素，培养学生的工匠精神，激发学生学习热情以及爱国主义精神。
2、课程建设目标
课程目标1 增强对所学知识和规律进行整理、归纳、总结和消化吸收的能力；具有发现问题，解决问题的能力，围绕教学内容，阅读参考文书籍和资料，自主学习能力。
课程目标2. 学习态度端正，课堂表现积极。通过作业和课堂讨论，学会简明扼要地表达自己解决问题的思路和步骤的能力。养成独立思考，深入钻研问题的习惯。在实验环节，培养良好的团队沟通能力、独立工作能力和团队协作能力。 课程目标3. 掌握工业机器人系统构成、工业机器人编程等知识和进行机器人工作站系统建模及仿真等技术，具有一定工业机器人编程及仿真设计能力。结合仿真软件平台学习及机器人本体实操练习，了解工业机器人的基本概念，掌握机器人仿真软件的使用方法，掌握机器人本体I/O通讯设置、程序数据及坐标系设定，掌握机器人的程序指令系统等机器人基本使用方法。
应对下Ｉ代信号处理系统设计挑战 ——ＭａｔｈＷｏｒｋｓ发布提供高级信号处理的新工具 一记者：胥京宇 当今的数字信号处理和通信系统 的设计涉及诸如ＲＦ、模拟、数字基 带等不同领域的信号处理，系统的设 计需要了解和掌握不同领域的专业技 术。系统架构工程师迫切需要跨领域 的系统仿真工具来应对这样的设汁挑 战，而传统的专用仿真工具受限于单 独领域的仿真功能，难以应对多域仿 真的设计挑战。日前，ＭａｔｈＷｏｒｋｓ公 司推出了在ＭＡＴＬＡＢ和Ｓｉｍｕｌｉｎｋ中 提供一系列高级信号处理的新工具， 来自ＭａｔｈＷｏｒｋｓ的高级策略师Ｋｅｎ Ｋａｒｎｏｆｓｋｙ先生向媒体详细介绍了这 些新工具为系统架构工程师带来的巨 大帮助。 新一代的信号处理设计工具主要 从系统和算法设计、ＦＰＧＡ设计自动 化和嵌入式Ｃ代码生成三方面进行了 创新和优化。 首先，在系统和算法设计方面， ＭａｔｈＷｏｒｋｓ引入了ＳｉｍＲＦ建模工具， ＳｉｍＲＦ具备电路包络和谐波平衡仿真 功能，以及多频分析和多端口组件建 模功能。对于通信系统设计者来说，他 们能够在同一环境中使用顶级的ＤＳＰ 和混合信号设计进行先进的ＲＦ建模， 设计、优化并验证完整的无线系统设 计，进行快速准确的建模和仿真，并 具有平滑的学习曲线。此外，ＭＡＴＬＡＢ 中还在Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｂｌｏｃｋｓｅｔ、 Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｂｌｏｃｋｓｅｔ、Ｖｉｄｅｏ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｂｌｏｃｋｓｅｔ中增加了超 过２５０种支持流处理算法的系统对象。 主要功能包括封装了在ＭＡＴＬＡＢ中进 行流处理所涉及的状态／缓冲／索引等 方法，支持算法复用和Ｓｉｍｕｌｉｎｋ集成 的标准化编程风格，而且支持定点和Ｃ 代码生成。Ｋｅｎ举例，ＭＡＴＬＡＢ中的 传统的数据处理方法是一次性加载整 个文件并进行批处理，使用了Ｓｙｓｔｅｍ 对象后，就可以流式加载并处理每一个 数据帧，这样可以节省内存，能够实现 无限大数据流的实时仿真。 在ＦＰＧＡ设计自动化方面， Ｓｉｍｕｌｉｎｋ ＨＤＬ是ＭａｔｈＷｏｒｋｓ能够从模 型中自动生成ＨＤＬ代码的产品。新的 Ｓｉｍｕｌｉｎｋ ＨＤＬ ２．０版本通过在模型中突 出显示关键路径和估算硬件资源利用 率，支持陕速的设计迭代。此外还支持 序列化、资源共享和流水线操作等的优 化。ＦＰＧＡ ＷｏｒｋｆｌＯＷ Ａｄｖｉｓｏｒ在Ｘｉｌｉｎｘ 和Ａｌｔｅｒａ ＦＰＧＡ上自动化了综合和实现 过程。新的验证功能包括用于ＤＯ．２５４ 标准的代码可追溯性支持。 在嵌入式Ｃ代码生成方面， ＭａｔｈＷｏｒｋｓ扩展了对Ｃ代码生成的 支持，包括针对Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｌｉｎｕｘ、 Ｅｃｌｉｐｓｅ ＩＤＥ和ＡＲＭ Ｃｏｄｅｘ－Ａ８处理器 支持自动化目标定位、实时Ｃ代码验 证。此外，ＳｙｓｔｅｍＣ ＴＬＭ２．０组件生成 器可自动生成Ｓｙｓｔｅｍ ＴＬＭ ２．０组件。 借助ＧＮＵ编译器工具链支持Ｅｃｌｉｐｓｅ 集成开发环境（ＩＤＥ）和Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｌｉｎｕｘ，利用从ＭＡＴＬＡＢ和Ｓｉｍｕｌｉｎｋ模 型自动生成的Ｃ代码，工程师可以在 Ｅｃｌｉｐｓｅ中实现项目创建的自动化，以 及在Ｌｉｎｕｘ上部署实时嵌入式系统。支 持ＳｙｓｔｅｍＣ ＴＬＭ标准，可将ＭＡＴＬＡＢ 算法和Ｓｉｍｕｌｉｎｋ算法集成到虚拟平台 模型中。因此，工程师可以使用基于 模型的设计方法，快速实现并验证运行 Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｌｉｎｕｘ的处理器（如ＡＲＭ、 Ｆｒｅｅｓｃａｌｅ和Ｉｎｔｅ１）算法，并将算法集 成到片上系统设计中。 这些为ＭＡＴＬＡＢ和Ｓｉｍｕｌｉｎｋ增 加的新功能迎合了目前系统设计的 潮流，满足了系统架构工程师的需 求，并将提高他们的工作效率。Ｋｅｎ Ｋａｒｎｏｆｓｋｙ最后强调：“这些ＭＡＴＬＡＢ 和Ｓｉｍｕｌｉｎｋ面向信号处理系统的新功 能使设计流程中的关键任务一体化和 自动化成为可能。这是加速ＩＰ开发、 系统没计和验证以及工程团队之间的 协作的一大进步。”圃 ●●上接６０页 部教育信息管理中心主办的瑞萨ＭＣＵ车模大赛，共计有 数万名学生参与到这两项竞赛。在大赛中，瑞萨电子将绿 色环保的理念带入大赛，为中国实现环保型社会培养着优 秀的人才。 今后，ＭＣＵ产品中心将进一步发挥在中国本土的优 势，推动面向中国市场的营销策略和产品开发的本地快速 反应，为瑞萨电子成为中国市场首选的半导体供应商及应 用技术平台、为实现瑞萨电子在日本以外的市场销售比率 超过６０％做出贡献，同时也为中国绿色环保型社会的实现 做出突出贡献。圆 世界电子元器件２０１０．１ ２ ｇｅｃ．ｅｃｃｎ．
