Skip to content
Logo-web-1
MATLAB, Simulink & Co.

HIGHTECH-ALGORITHMEN
UND SENSOR FUSION

Die Fähigkeit komplexe Regelungs-, Steuerungs- und Datenerfassungsmechanismen in hochperformante Elektronik zu integrieren ist eine Schlüsselfähigkeit für Technologie-Unternehmen. Wir unterstützen Sie beim Entwickeln und Integrieren von numerischen Modellen.

Algorithmen in Embedded Systems

Algorithmen sind entscheidende Bausteine innerhalb von Embedded Systems und ermöglichen es, diverse Aufgaben automatisch und effizient zu lösen. Moderne Algorithmen basieren häufig auf komplexen mathematischen Berechnungen, darunter Matrizen-Multiplikationen, LaPlace-Transformationen und Differentialgleichungen. Diese mathematischen Operationen sind essenziell, um ein präzises und zuverlässiges Bild der Realität zu ermitteln, auf dessen Grundlage Aktoren entsprechend der Anwendungslogik reagieren können.

Sensor Fusion in Embedded Systems

Sensor Fusion ist der Prozess, bei dem Daten von mehreren Sensoren kombiniert werden, um detailliertere und genauere Informationen zu erhalten, als es mit einem einzelnen Sensor möglich wäre. Diese Technik ist von zentraler Bedeutung für Embedded Systems, da sie es ermöglicht, auf der Basis von relativ einfachen Sensorik ein komplexes Bild der Realität zu erzeugen.

Moderne Mehrkern-Mikroprozessoren und Highspeed-Features

Um diese komplexen Algorithmen und Sensor Fusion-Logiken zu entwickeln und zu implementieren, setzen wir bei PICKPLACE auf moderne Mehrkern-Mikroprozessoren. Highspeed-Features wie Single Instruction Multiple Data (SIMD) und Automatic Vectorization sind von entscheidender Bedeutung, um die Berechnungen effizient durchzuführen. Des Weiteren können GPUs oder spezialisierte Hardware-Beschleuniger für Künstliche Neuronale Netze eingesetzt werden, um die Verarbeitungsleistung weiter zu steigern.

algo
Machine Learning

In jüngerer Zeit hat sich Machine Learning (ML) als probate Alternative zu herkömmlichen komplexen Regelungen in Embedded Systems herauskristallisiert. Insbesondere zeichnet sich ML durch Einfachheit und Geschwindigkeit der Berechnung aus und stellt damit eine überaus attraktive Option dar. Durch den Einsatz von ML können Systeme autonom lernen und sich an verändernde Umgebungsbedingungen anpassen, ohne dass die Notwendigkeit besteht, manuell in die Regelungslogik einzugreifen. Dies eröffnet neue Horizonte für die Entwicklung intelligenter, autonomer Systeme und trägt dazu bei, den Entwicklungsprozess zu optimieren und zu beschleunigen.

Algo Prototyping

Für die präzise und effiziente Entwicklung von Algorithmen bedient sich PICKPLACE modernster Technologien und Methodologien. Wir verwenden Labor- und Experimentalaufbauten, wie die von dSpace bereitgestellten Lösungen, um prototypische Entwicklungen voranzutreiben. Mit diesen Aufbauten können wir mit digitalen Zwillingen und numerischen Methoden unter realen physikalischen Gegebenheiten präzise Mess- und Regelverfahren anwenden. Diese experimentellen Methoden ermöglichen es uns, Konzepte in einer kontrollierten, realitätsnahen Umgebung zu testen und zu validieren, bevor sie in realen Systemen implementiert werden.

Strukturierter Workflow und Reproduzierbarkeit

Bei der Integration von Algorithmen in Embedded Systems ist ein strukturierter Workflow essentiell. Bei PICKPLACE legen wir besonderen Wert darauf, Algorithmen in C/C++ Bibliotheken zu kapseln. Dies ermöglicht nicht nur eine nahtlose Integration in Test- und Build-Umgebungen für Embedded Software, sondern auch eine hohe Transparenz und Wartbarkeit des Codes. Um den Prozess der Integration und des Testens zu optimieren und zu standardisieren, nutzen wir skriptbasierte Routinen. Diese erlauben eine zuverlässige und genaue Reproduktion des gesamten Vorgangs. Die Verwendung von Skripten gewährleistet, dass jeder Schritt im Prozess klar definiert, nachvollziehbar und wiederholbar ist, was zu einer erheblichen Steigerung der Entwicklungseffizienz und -qualität führt.

 

ALGO TECH STACK

PICKPLACE bedient sich einer Vielzahl von namhaften und rennomierten Verfahren und Tools um Algorithmen und Sensor-Fusion-Software zu entwickeln. Dies reicht vom voll numerischen Ansatz bishin zu KNN und AI-Stacks. Zudem setzen wir in Teilen spezialisierte Software beispielsweise zur Simulation von Leistungselektronik ein.

Element 4@3x-1

17

Mitarbeiter
Element 1@3x-1

41

Zufriedene Kunden
Element 2@3x-1

1800

Lines of Code pro Tag
Mehr zum Thema

Embedded Edge Computing

Edge Computer sind in der Regel Höchstleistungs-Datenverarbeitungssysteme, die auf Basis von Single Board Computern und Linux optimierte Algorithmen zur Zustandserkennung und für das IIoT bereitstellen.