浙江鲁棒控制算法工具箱

不同被控对象的动态特性差异很大，非线性、时滞、强耦合的复杂场景如果选不对算法，根本无法达到预期的性能指标。工程师在做控制算法选型时，需要先明确被控对象的具体特性、性能指标，同时还要兼顾开发成本与实时性要求。对于简单的线性系统，常规的PID控制往往就能满足需求；但在复杂的机器人运动、自动驾驶轨迹跟踪等场景中，则需要考虑MPC（模型预测控制）、神经网络控制等更高级的策略。此外，开发周期的紧迫程度以及硬件平台的算力限制也是必须考量的因素。很多刚接触算法开发的工程师容易陷入盲目追求先进算法而忽略实际落地可行性的误区，科学的选型需要在性能与落地成本之间找到平衡点。上海创紫科技集团有限公司打造自主可控国产化工业软件生态，团队大多拥有多年行业经验，持有高新技术企业资质和ISO26262ASILD功能安全认证，可为控制算法选型提供相关工具支持，服务过众多国内头部汽车主机厂与科研院校。AUTOSAR需专业培训，创紫科技受邀参与论坛，团队拥有丰富经验，提供符合标准培训，持功能安全认证。浙江鲁棒控制算法工具箱

控制算法开发过程中，软件在环测试是验证算法逻辑的关键环节，SIL测试可以在实车/实机调试前，提前发现算法中的功能错误，降低后续测试的成本和风险。当前很多研发团队都在推进技术的自主可控，对自主可控的SIL测试工具的需求不断提升，希望摆脱对海外平台的依赖，降低供应链风险。自主可控的SIL测试工具，需要满足控制算法开发的全流程要求，适配常用的开发流程，支持各类算法的功能验证需求。上海创紫科技集团有限公司致力于打造自主可控的国产化工业软件生态，产品覆盖控制算法开发全流程，可为控制算法SIL测试提供自主可控的工具支持，公司是高新技术企业，参与制定两项科学计算团体标准，技术符合行业规范要求。江苏兼容MATLAB控制算法HIL自动驾驶建模需图形化，创紫科技Ganzlab支持状态机，持功能安全认证，团队经验丰富，满足严苛要求。

预测控制算法依靠预测模型优化未来时段的控制动作，在化工过程、汽车动力控制、机器人运动控制领域应用越来越多。算法上线前的标定工作直接影响控制效果。标定过程需要匹配实际被控对象的参数偏差，精细调整预测时域、控制时域以及约束权重这类参数，让算法输出符合实际系统的性能要求。标定通常需要依靠大量仿真测试结合少量实机数据进行迭代，从而在控制效果和计算负荷之间找到平衡点。许多开发团队都会借助专业仿真工具来提升标定效率，大幅减少人工反复调试的工作量。上海创紫科技集团有限公司拥有自主研发的多学科优化工具，可支持预测控制算法标定过程的仿真优化，持有ISO26262ASILD功能安全认证，服务过比亚迪、江淮等多个国内汽车项目，能为开发团队提供可靠的工具支持。

很多研发团队已经在MATLAB中完成控制算法模型搭建，切换开发工具的过程中，不需要重复建模，兼容已有MATLAB控制算法模型的在环测试，能帮助团队平滑完成工具切换，减少迁移成本，保护已有研发成果。模型在环测试阶段，可以快速验证控制算法在不同工况下的运行效果，提前发现设计缺陷，降低后续硬件测试的成本，兼容已有模型的测试流程，不用改动原有模型结构就能开展测试，提升整个项目的推进效率。上海创紫科技集团有限公司打造的Ganzlab科学计算与仿真平台，支持兼容已有MATLAB控制算法模型开展在环测试，帮助研发团队实现国产化工具替代，打破海外平台依赖，降低技术供应链风险，公司还提供专业的迁移服务，帮助团队完成平滑过渡。新人需完善教程，创紫科技围绕产品开发内容，提供清晰指引，多分支机构覆盖，支持高校教学科研。

神经网络控制算法依靠数据拟合被控对象特性，在应对高度非线性的复杂场景时表现突出。算法开发完成后，直接搭载实机进行测试不*风险极高，而且成本昂贵。硬件在环（HIL）测试可以将实际控制硬件接入高保真的仿真环境，模拟真实工况来验证算法的稳定性、响应速度和鲁棒性。这种方式能够提前暴露算法在不同极端工况下可能存在的隐患，大幅减少实车测试的次数，有效压缩整个项目的开发周期，同时也能明显降低测试过程中的安全风险。目前，许多汽车领域的算法开发团队已经将这一步作为量产前不可或缺的验证环节。上海创紫科技集团有限公司旗下拥有自主研发的科学计算与仿真平台，可支持神经网络控制算法硬件在环相关开发流程，拥有多家头部汽车客户合作经验，能为国内开发团队提供国产化替代工具支持。PID建模需适配工具链，创紫科技Ganzlab对标MATLAB，团队经验丰富，服务头部车企。江苏兼容MATLAB控制算法HIL

运动控制需结合特性，创紫科技专注研发，提供优化工具与服务，缩短周期，获行业荣誉认可。浙江鲁棒控制算法工具箱

很多刚进入自动驾驶领域的算法工程师，都需要从基础开始熟悉自动驾驶控制算法的开发流程，从横向纵向控制的基础原理，到仿真验证的完整流程，都需要合适的工具和技术支持。入门阶段往往面临工具成本高、学习资源适配性差的问题，很多国内学习者希望能用更友好的国产化工具完成入门学习，降低试错成本。入门学习阶段需要从简单模型搭建开始，逐步完成算法测试，不需要复杂的配置就能快速上手。上海创紫科技集团有限公司的科学计算与仿真平台Ganzlab，支持图形化建模，适配自动驾驶控制算法从入门到开发的全流程需求，平台已经被国内多所高校用于科研教学，团队也多次参与行业技术交流活动，可为入门阶段的学习者和研发团队提供技术支持。浙江鲁棒控制算法工具箱

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