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Modellbasierte Entwicklung Mathworks stellt Lösungen für automatische Codegenerierung vor

Redakteur: Franz Graser

Applikationen für Systementwicklung, Simulation und numerische Berechnungen stehen bei den aktuellen Softwarewerkzeugen von Mathworks im Mittelpunkt. Mathworks wird diese Tools auf der diesjährigen Embedded World in Nürnberg vorstellen.

Anbieter zum Thema

Mathworks Deutschland
MicroConsult Microelectronics Consulting & Training GmbH
Axivion GmbH
RTI Real-Time Innovations
Dieses dreidimensionale Schema wird mit der Phased Array System Toolbox von Matlab visualisiert.
Dieses dreidimensionale Schema wird mit der Phased Array System Toolbox von Matlab visualisiert.
(Bild: Mathworks)

Durch die automatische Generierung von Programmcodes aus Modellen und Implementierung auf Hardware können System- oder Funktionsentwickler ihre Anwendungen auch ohne explizite Programmier- oder Hardwareexpertise einfach auf Embedded Systems bringen. Mit der integrierten C- und HDL-Generierung unterstützt Simulink die Entwicklung von FPGA System-on-Chips auf Basis von Xilinx Zynq und Zedboard sowie die C-Codegenerierung für ARM Cortex-M Systeme.

Ergänzendes zum Thema
Highlights von Mathworks auf der Embedded World 2015
  • Mit dem Dame spielenden Roboter Baxter und dem mobilen Turtlebot wird gezeigt, wie in Matlab entwickelte Algorithmen einfach in robotischen Systemen weiterverwendet werden können. Dabei kommt eine neue Schnittstelle zum Robotic Operating System (ROS) zum Einsatz.
  • Matlab-ROS Interface: In Matlab entwickelte Algorithmen können als Node in einem Roboter mit Robotic Operating System (ROS) eingebunden werden.
  • Motor Control mit Freescale MagniV: Sensorlose Motorregelung mit Matlab und Simulink und automatische Implementierung auf dem Freescale MagniV MCU mit dem Embedded Coder und der Freescale Motor Development Toolbox.
  • Automotive Active Safety Demo: Simulation eines Lane Departure-Systems in Simulink und Implementierung bzw. PIL-Simulation auf einen ARM-Microcontroller mittels automatischer C-Code Generierung.
  • Raspberry Pi: Simulink-Modelle lassen sich direkt mit kostengünstigen Prototyping-Plattformen wie Arduino und Raspberry Pi verbinden. Anhand einer Beispielapplikation (Ball Tracking Demo) wird das Prototyping von Bilderkennungs- und Motorregelungsalgorithmen direkt aus Simulink auf der Hardware demonstriert.
  • Reduzierter Aufwand für die Codeverifizierung mit Polyspace-Produkten: Prüfen von Codierungsrichtlinien und Qualitäts-Metriken, Automatisierung von Code Reviews und Robustheitstests, Entdecken von Softwarefehlern und die Zertifizierungsunterstützung;
  • Vom Modell zum FPGA System-on-Chip: Implementierung von Algorithmen auf heterogenen FPGA SoCs mittels des IP Core Generation Workflows und automatischer HDL und C Codegenerierung. Gezeigt wird die HW/SW-Implementierung von Motorregelungen auf Altera SoCs und Xilinx Zynq FPGAs.
  • Auf der Embedded World unterstützt Mathworks zudem erneut als Platin-Sponsor den Student Day am 26. Februar 2015, zu dem über 1.000 Studenten erwartet werden.

Hinzu kommt eine verbesserte Unterstützung von kostengünstigen Prototyping-Plattformen wie Arduino und Raspberry Pi, die unmittelbar aus Simulink programmiert werden können. Und über das überarbeitete ROS Interface (Robot Operating System) können in Matlab entwickelte Algorithmen als ROS Node in einem Roboter eingebunden werden.

Auch im Bereich der Codeverifizierung bietet MathWorks ein umangreiches Portfolio: Die Tools Polyspace Code Prover und Polyspace Bug Finder helfen Entwicklern, robuste und fehlerfreie Embedded Software zu erstellen, die neu nun auch Compliance-Überprüfungen für MISRA C:2012 unterstützen. Dafür stehen diesen u. a. End-to-End Verifizierungsfunktionen, Code-Metriken, statistische Fehlersuche und Beweisverfahren für die Abwesenheit von Laufzeitfehlern zur Verfügung.

Die automatische Codegenerierung hat sich hinsichtlich ihrer Funktionalität und Qualität der erzeugten Software sowie in Bezug auf unterstützte Hardware als Standardmethode etabliert. In vielen Anwendungsbereichen ersetzt sie mittlerweile vollständig die langwierige und fehleranfällige manuelle Programmierung. Im Rahmen des Model-Based Design ist damit eine durchgängige Entwicklung von Embedded Systems von der Idee bis zur Implementierung und Verifikation möglich.

Diese Entwicklungsmethode bietet vielfältige Vorteile: eine hardwareunabhängige Entwicklung von Systemen, ein unkompliziertes Ausprobieren von Konzepten auf verschiedenen Hardware-Plattformen, die Vermeidung von Fehlern durch Simulation und Validierung in allen Entwicklungsphasen sowie eine schnelle Umsetzung von der Anforderung bis zum Produkt.

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