生物技术和医学
莫纳什和迪肯大学，澳大利亚
第三名-心脏功能异常-乔治·穆迪物理网络挑战赛2022
George B. Moody PhysioNet挑战赛是基于听诊器的多次胸音记录来检测异常儿童心脏功能。Melbourne Kangas团队使用MATLAB对这些胸音进行去噪、分割和提取特征，然后用于训练模型来检测杂音(异常心音)并预测异常的临床结果。
汽车
京都工业大学
总冠军-方程式学生日本2022
创建了两个独立的Simulink模型来改善车辆对转向输入的响应。分别建立了车辆惯性矩对车辆影响的验证模型和非簧载重量对车辆影响的验证模型，对实际车辆进行了更好的参数设置和部件选择。
过去的获奖者
汽车
京都工业大学
总冠军-方程式学生日本2022
创建了两个独立的Simulink模型来改善车辆对转向输入的响应。分别建立了车辆惯性矩对车辆影响的验证模型和非簧载重量对车辆影响的验证模型，对实际车辆进行了更好的参数设置和部件选择。
奥格斯堡应用科学大学
2022年德国学生方程式无人驾驶杯第一名
StarkStrom Augsburg用MATLAB和Simulink设计了他们的车辆软件。此外，他们使用两者来开发和测试控制算法的帮助下自行开发的模拟。本文还利用MATLAB进行了自主系统的建立，如摄像机标定等。
多伦多大学
总冠军，SAE自动驾驶挑战赛II第1年2022
在UToronto，来自多伦多大学的学生运营的自动驾驶汽车竞赛团队连续第五次赢得SAE自动驾驶挑战赛。该团队在开发过程中广泛使用MATLAB来验证和基准测试软件算法。此外，该团队定制了一个基于simulink的自动模拟器，以验证他们算法的鲁棒性。
大阪大学
综合亚军，方程式SAE日本2021
该团队通过在Simulink仿真中考虑各种权衡，成功地找到了最有效的速度参数。比如提高后翼的位置会增加下压力，但同时也会提高重心，从而导致车速减慢。通过使用该模型进行这种权衡，团队能够找到尾翼的最佳位置。
“无人飞行系统”埃斯林根
综合第一名:2021年德国学生方程式赛车，2021年奥地利学生方程式赛车，2021年东部学生方程式赛车
Rennstall Esslingen使用MATLAB和Simulink进行圈速和车辆动力学仿真，因此有助于在设计和测试期间优化车辆参数。此外，该软件还用于不同部门的数据处理和分析。
麻省理工学院世界和平大学的Vishwanath Karad博士
综合第一名，综合动力学第一名，爬坡能力第一名，悬挂和牵引力第一名，全地形性能第一名，综合静力学第二名，加速度第二名，成本项目第三名- BAJA SAEINDIA 2021
来自麻省理工学院WPU的一支拥有12年历史的团队Piranha Racing赢得了BAJA SAE 2021比赛，共获得8座奖杯。他们使用MATLAB验证了主气缸产生的压力，模拟了停车距离，并对四驱车动力系统进行了建模，从而优化了减速比。这些模拟帮助团队完成了他们的工程产品设计周期，使他们能够更好地了解他们的ATV。
印度理工学院，马德拉斯
总冠军，燃烧级- Formula Bharat 2020 & 2021
来自印度理工学院的Raftar Formula Racing车队是2020年Formula Bharat燃烧级的总冠军。MATLAB、Simulink和Simscape已被证明有助于理解他们的Formula Student赛车，并帮助他们做出和验证关键的设计决策。以正确的方式使用正确的工具给了Raftar团队竞争优势，这是他们最近在比赛中获胜的原因。
Pimpri Chinchwad工程学院
1圣地方-电动-印度方程式2021
Kratos团队使用MATLAB进行轮胎建模，分析轮胎中产生的力和力矩。他们建立了一个自行车模型，观察重量分布和轴距对平衡和反应的影响。为了选择最优的抗侧倾刚度分布和车轮轨迹作为平衡指标，建立了2轨道模型。该团队还开发了一个Simulink模型来模拟和验证高压降压变换器。
索麦亚大学索麦亚工程学院
1圣Place - Electric - Formula Bharat 2020
猎户座赛车印度是一个方程式SAE车队从K. J.索麦亚工程学院，孟买。该团队由70多名来自不同学科的本科生组成。他们的目标是在本科阶段实现一些有形的东西。他们的眼光很高，已经4次获得全国冠军，每次都能赢得比赛。他们使用MATLAB、Simulink和Simscape对车辆的各个子系统进行建模，包括电动动力系统、车辆动力学、复合材料，以及对无人驾驶汽车的研究，这帮助他们实现了这些荣誉。
毗瑟奴女子工程学院(自治)，比玛瓦拉姆
第一名总，第一名CAE奖，第一名耐久性奖- BAJA SAEINDIA 2020
来自Shri Vishnu女子工程学院的团队在BAJA SAEINDIA 2020年获得了总成绩第一名。该团队利用Simulink对车辆的电池组和电机进行了模拟，帮助他们提前检查性能，并使他们获得了CAE奖和耐久性奖的第一名。
华南农业大学
MathWorks车辆动力学仿真奖第一名，MathWorks控制策略与软件实现奖第二名- 2019年方程式学生电动中国
来自华南农业大学的电动汽车团队在FSEC 2019上获得了MathWorks车辆动力学模拟奖第一名和MathWorks控制策略与软件实现奖第二名。该团队在MathWorks车辆动力学仿真奖的参赛作品中创建了GUI，实现了友好的人机界面，灵活使用了各种子系统和Simulink项目，体现了良好的工程管理理念，具有较高的系统复杂性。该团队演示了车辆控制单元开发的基于模型的设计的整个过程。整个过程包括建模、模型静态验证、模型动态验证和代码生成的数据管理。
苏黎世联邦理工学院
2019年德国学生方程式东部无人驾驶组第一名
2019年，AMZ继续在学生方程式无人驾驶类别中取得成功。除了FS东赛区的第一名外，AMZ还可能连续第三次在德国赛区夺冠。该团队使用MATLAB和Simulink为他们的自动赛车开发控制器。
多伦多大学
总冠军- SAE自动驾驶挑战赛第二年2019
来自多伦多大学的自动驾驶雪佛兰Bolt Zeus连续第二年在自动驾驶挑战赛中获得总冠军，成功完成了包括正确处理红绿灯、铁路和人行横道在内的挑战。该团队还在MathWorks模拟挑战赛中获得第一名，他们使用MATLAB的ROS连接在虚幻引擎虚拟Mcity模拟中测试他们的规划和控制器代码。
名古屋工业大学
总冠军-日本方程式赛车2019
n.i.t Formula Project团队获得2019 Formula SAE Japan总冠军;这是他们在比赛中的第一次胜利。他们用MATLAB和Simulink模拟了一个二自由度弹簧质量模型来确定悬架阻尼比。他们还在MATLAB中进行了FFT分析，以查看测试驾驶的日志数据何时发生了什么振动。
综合理工学院蒙特利尔
2019年太阳方程式大奖赛(FSGP)单人乘用车第一名
在MATLAB的帮助下，该团队通过解析CAN总线数据来监控电池的状态。他们还比较了预测的天气和当前的天气，以确定最佳的驾驶速度。这是车队比赛策略的关键。
名古屋大学
综合第三名，2019年日本方程式赛车EV级第一名
名古屋大学方程式车队FEM在2019年日本方程式SAE大赛中获得了第三名，并在EV级别中获得了第一名。利用MATLAB和Simulink设计了偏航力矩控制、牵引力控制和转矩矢量控制控制器。他们开发了三自由度车辆模型，如厂房和控制系统。他们还对dSPACE硬件的控制系统进行了实时仿真，其中控制器模型直接从Simulink中嵌入。
麦吉尔大学
总体第一名，工程设计第一名，加速第一名，Skidpad第二名，能源效率第三名，销售演示第三名- SAE电动方程式(内布拉斯加州林肯)2019年
使用MATLAB，该团队能够生成一个点质量lap模拟，确定他们所有的设计目标。使用Simulink，他们能够生成电池模型和卡尔曼滤波的电荷状态估计器。他们还能够生成一个扭矩控制器，包括再生制动和牵引力控制。
综合理工学院蒙特利尔
赢得2019年FSAE林肯- FSAE密歇根，FSAE北方，FSAE林肯
FPM19 (formula Polytechnique Montréal)是基于在Simulink中构建的完整汽车模型，并使用Simscape Multibody和Simulink中的其他库，从过去的汽车迭代开发而来的。利用该工具进行了行车时间仿真、悬架载荷分析、车辆瞬态响应等参数的分析。这使得团队能够比较不同的汽车改装，并为2019年的迭代实现最佳选择。
辽宁工业大学
2018年中国大学生方程式大赛亚军
神奇电动方程式车队辽宁工业大学获得2名nd2018年中国大学生方程式总决赛。团队使用了完整的验证工具链，包括Simulink要求，Simulink检查，Simulink测试，Simulink覆盖，而且Simulink设计验证器根据行业产品开发过程对算法模型进行充分验证，大大提高了他们在竞争中的开发效率和软件可靠性。
Nirma大学
总冠军，耐力奖，CAE奖和销售奖- BAJA SAEINDIA 2019，印多尔
该团队使用Simulink模拟他们参加耐力赛的距离，并优化他们的表现。他们还使用MATLAB进行所有重要的转向和制动计算。
拉什特里亚维迪亚工程学院
在2019年BAJA SAEINDIA，印度理工学院罗帕尔，姆巴哈获得第二名
车队太阳神赛车的RV工程学院在BAJA SAE印度，IIT Ropar排名第二。他们使用MATLAB来获得自定义无级变速器的主要和次要Ramp配置文件。这些斜坡剖面作为部分，对辊辊改变侧力作用于皮带。皮带将动力从主皮带轮传递到副皮带轮。
爱尔兰戈尔韦国立大学
2018年壳牌欧洲生态马拉松技术创新奖
该团队的目标是以至少25公里/小时的平均速度完成14.5公里的赛道，消耗最少的能量。为了获得最优赛车策略，在MATLAB中编写了最短路径算法，并与Simulink车辆模型结合使用。这指导设计师和车手在给定的赛道上选择最佳的传动系统配置和加速区域。
塞萨利大学
2018年英国方程式学生2班第二名
在获得设计比赛第一名和商业计划展示第三名后，来自塞萨利大学的半人马赛车队在2018年IMechE学生方程式比赛中获得了2班的总成绩第二名。他们使用MATLAB进行了轮胎数据分析、动态分析，并对半轴进行了设计优化。
大阪大学
2018年日本学生方程式第一名
Osaka-Univ。方程式赛车俱乐部在2018年日本学生方程式比赛中获得一等奖。他们使用Simulink制作了一个四轮汽车模型，并模拟了汽车在不同转向角度下的稳定性。他们还确定了轴距的最佳长度，以便汽车在踏板上行驶5秒时仍能保持稳定。
莫纳什大学
燃烧第一名和整体第三名- 2018年英国方程式学生
澳大利亚墨尔本莫纳什大学的莫纳什赛车队凭借他们的燃烧汽车赢得了2018年英国学生方程式比赛，并凭借他们的第一辆电动汽车获得了总排名第三。他们使用MATLAB进行车辆动力学和圈速模拟，以便为概念设计决策和调整提供信息。MATLAB和Simulink也广泛应用于动力总成开发和故障排除。
Pimpri Chinchwad工程学院
第一名- 2018年SUPRA SAEINDIA
来自浦那PCCOE的Kratos Racing车队在2018年SUPRA SAEINDIA上抢了风头，他们不仅被宣布为总冠军，而且还获得了CAE、设计、商业计划、Skidpad、Autocross和卓越工程的第一名。在今年的10个奖项中，该队获得了7个奖项，这是一场伟大的胜利。他们还庆祝了连续第三次获得冠军的非凡胜利。该团队广泛使用MATLAB和Simulink进行轮胎建模、悬架建模和Stateflow建模，这有助于车辆的详细和高效设计。
慕尼黑工业大学
第一名- SpaceX超级高铁吊舱2018
在近年来取得胜利后，来自慕尼黑工业大学的WARR Hyperloop团队通过在比赛中建造最快的原型，连续第三次赢得SpaceX超级高铁Pod竞赛。该团队使用MATLAB和Simulink对推进装置的设计进行优化，并确定最优的运行参数。
斯图加特大学
2018年西班牙方程式学生第一名
来自斯图加特大学的绿色团队，他使用Speedgoat基线作为他们的主要ECU，也是唯一一支在全球范围内参加学生方程式比赛的车队，在2017年8月在德国和匈牙利获得第一名后，赢得了2018年西班牙学生方程式比赛。2018年西班牙学生方程式赛车非常引人注目，因为合作伙伴Rennteam也赢得了他们的类别。有关GreenTeam使用Simulink real快速而健壮的开发方法的更多信息，请参见Speedgoat的用户故事．
机器人
Elburgo SumoBot - VeraCruz高中，维多利亚-加斯泰兹，西班牙
2021年第一和第二名
来自西班牙的Zurbitu队在Elburgo相扑机器人比赛中获得了第一名和第二名。在相扑机器人比赛中，机器人被设计成与对手战斗并将对手推出擂台。他们使用MATLAB的Simulink、statflow和LEGO MINDSTORMS EV3 Support来开发和测试用于控制机器人的算法。Simulink的使用使他们能够在战斗中收集实时数据，以调试和改进算法。
MIT -世界和平大学
1圣地方全国优胜者-全国DD-Robocon - 2020
该团队使用MATLAB和Simulink对全向驱动器进行建模，这有助于团队了解驱动器的工作原理，并允许完整的运动。该团队还使用MATLAB和Simulink使用3点和4点Bezier曲线导航TRY ROBOT通过5极障碍物，从场地的一端到达另一端。该团队使用PID调谐器来找到两个机器人的PID值的理想范围。
Tecnológico蒙特雷
总第一名-最佳技术设计报告，最佳视频，最佳网站，特别奖项证据在测试- RoboBoat 2020
来自Tecnológico de Monterrey的VantTec公司赢得了2020年国际机器人船比赛，这在很大程度上归功于模拟工作。他们使用Simulink对USV进行建模，并在实现之前对控制器进行设计、调优和测试。
奥兰加巴德政府工程学院
MathWorks建模奖- DD ROBOCON印度2019
我们使用MATLAB和SIMULINK
- 自主机器人动态行为建模与仿真
- 自主机器人步态及算法分析
- 控制系统设计。
- 计算手动机器人不同角度和速度下的沙盖轨迹
- 自主机器人根据区域颜色在不同区域的过渡。
技术Universität格拉茨
2019年物流联盟机器人世界杯第二名
grip团队在2019年悉尼RoboCup物流联赛比赛中获得第二名。利用MATLAB和Simulink对多个控制回路进行参数整定。该团队计划通过连接到机器人操作系统(ROS)，将MATLAB进一步集成到软件堆栈中。这将使团队能够方便地实现更复杂的控制算法。
沙特克公立学校
第二名最佳奖- Frontier Trails BEST区域机器人锦标赛2018
沙特克公立学校的团队使用Simulink来模拟他们的机器人结构，以帮助他们设计和建造一个有效的机器人。今年的目标是制造一个可能有助于清理海洋的机器人，这是一个令人兴奋的挑战。
伊斯特伍德/基石学校(Montgomery, AL
2018年南方最佳区域机器人锦标赛第三名
齿轮有限公司来自伊斯特伍德/基石学校的机器人团队在南方最佳地区机器人锦标赛上获得了Simulink设计奖。他们使用Simulink和statflow编程机器人的驱动和控制功能，使其能够从模拟海洋环境中收集垃圾。该奖项是根据Simulink模型的设计和复杂性以及机器人的性能颁发的。
马来西亚理科大学
2018年创新马来西亚设计大赛第一名
MY322团队设计了一种主从单元之间的分布式协作同步，其中两个机械臂通过网络连接。控制信号在它们之间共享，以及一个鲁棒观测器的实现，它使用滑模观测器理论。利用MATLAB和Simulink的Arduino支持包以及Simulink Coder对机械臂进行同步运动控制，并利用MATLAB/Simulink中的限带白噪声块通过软件引入故障。该团队可以设置不同的噪声信号值，以查看该鲁棒观测器的性能。
波恩大学
2018年RoboCup成人人形联赛主赛、速降挑战赛、技术挑战赛第一名
NimbRo团队是机器人世界杯人形联赛历史上最成功的球队之一，多年来赢得了许多第一名奖杯和奖项，其中仅在过去三年就获得了12个。他们使用MATLAB在整个代码库中对无数算法进行原型设计、可视化、评估和测试。这包括步态算法的设计，动态模型，数值方法，足球行为，以及更多。
ROBOMOD;创世环球学校
2018年第一名- RoboCup@Home教育(高中)
RoboCup@Home教育的目的是让新团队熟悉服务机器人的开发，并推动他们参加RoboCup@Home大联盟的比赛。来自印度的Nalanda团队使用MATLAB进行图像处理和导航，这帮助他们成为唯一一个完成大学和高中类别餐厅任务的团队。
Werner-von-Siemens-Schule
2018年机器人世界杯德国公开赛第二名
2018年欧洲机器人杯青少年锦标赛舞台高级第二名
进化机器人队2胜nd在德国公开赛和欧洲青少年RoboCup锦标赛的舞台类别中获得一席之地。该团队使用MATLAB和Simulink开发了一款名为多比的智能家庭机器人，它可以通过视觉识别和语音控制来完成清洁和娱乐任务。状态流提供了一种从一种状态切换到另一种状态的简单方法。多比是基于树莓派的Simulink支持包．
U V Patel工程学院，甘帕特大学
第一名- MATLAB和Simulink的最佳使用- 2018年印度Robocon
MATLAB帮助该团队开发了一种数字图像处理算法来检测毽子。Simulink帮助他们开发了一种自动和手动机器人的算法，并且他们能够在Stateflow的帮助下对机器人进行编程。
技术学院Nürnberg葛格·西蒙·欧姆
第一名- RoboCup@Work - 2018年机器人世界杯总决赛
第一名- RoboCupRescue和RoboCup@Work - 2018年RoboCup德国公开赛
来自Technische Hochschule的AutonOHM团队Nürnberg Georg Simon Ohm参加了机器人世界杯的救援和@Work联赛。他们在2018年德国公开赛上获得了两个联赛的第一名，并在2018年机器人世界杯总决赛上获得了RoboCup@Work联赛的第一名。救援小组使用MATLAB来模拟他们的移动机器人的机械手。他们还从MATLAB算法中生成C代码，并将其导出到机器人中。
理查森高中，德克萨斯州，美国
2018年Rose-Hulman理工学院自动驾驶汽车挑战赛第一名
罗斯-胡尔曼自动驾驶汽车挑战赛是一项针对高中生的竞赛，要求他们建造并编程一辆模型汽车，以尽可能快的速度在各种轨道上行驶。来自德克萨斯州理查森市理查森高中的学生在2018年罗斯-胡尔曼自动驾驶汽车挑战赛中从47支队伍中脱颖而出，获得第一名。这是他们连续第二次赢得第一名。
航空航天
DJ Sanghvi工程学院，印度孟买
第三总体微类，第三总体常规类- SAE航空设计东部
我们开发了自己的MATLAB脚本实现Tornado VLM求解器，并使用了遗传算法和回归建模。这有助于我们进行参数分析并运行各种模拟来改进和优化我们的设计。
沃罗查科技大学
2018年红鹰大赛第二名
在火卫一和火卫二的影响下，使用MATLAB软件创建了火星着陆器绕火星飞行的轨迹计划。在进入大气层时获得气动制动过程中的飞行参数也是一个挑战。
Université德舍布鲁克
第一名- 2018年AUVSI学生无人机系统
VAMUdeS (Véhicule Aérien Miniature de l 'Université de Sherbrooke)是一个来自加拿大Québec的学生团体，专门研究自主无人飞机。该团队连续三年赢得AUVSI SUAS比赛，今年还从评委手中夺回了网络安全奖。VAMUdeS使用MATLAB和Simulink来防止飞行过程中与虚拟障碍物的碰撞，隔离无人机的振动，并提高不同轨迹的精度。
克拉克森大学
2018年AIAA设计/建造/飞行第一名
克拉克森大学的克拉克森AIAA使用MATLAB进行灵敏度分析，使团队能够优化他们的设计，以获得最大分数，选择翼型，并进行气动计算。他们还使用MATLAB与试验台连接，绘制出推进系统的性能特征，并进行数据分析，以选择最合适的系统。
生物技术和医学
莫纳什和迪肯大学，澳大利亚
第三名-心脏功能异常-乔治·穆迪物理网络挑战赛2022
George B. Moody PhysioNet挑战赛是基于听诊器的多次胸音记录来检测异常儿童心脏功能。Melbourne Kangas团队使用MATLAB对这些胸音进行去噪、分割和提取特征，然后用于训练模型来检测杂音(异常心音)并预测异常的临床结果。
马来西亚理工大学
2018马来西亚创新设计大赛第二名
获得第一名的MY115团队开发了一种计算机视觉解决方案，利用相机镜头和参考物体之间的距离来估计近视水平。从实时图像采集中，利用颜色分割提取感兴趣区域。检测算法利用相机的固有参数进行像素运算，并应用三角形相似性。经过适当校准后，计算距离的最大误差小于2%。为了克服由于周围环境引起的稳定性问题，创建了一个具有校准模型参数的GUI。对ThingSpeak存储的数据进行MATLAB分析，去除冗余无用的数据对。干净的数据由一个带有数据可视化工具的移动应用程序收集。
信号处理
华中科技大学
MathWorks奖第一名，2020年中国研究生电子设计大赛总成绩(TOP 10)第一名
来自华中科技大学的CAEMD团队在3818个团队中获得了2020年中国研究生电子设计大赛(GEDC) MathWorks奖第一名和整体第一名(TOP 10)。他们利用MATLAB和Simulink开发了无刷双电端口双机械端口(BLDD)机器的控制算法，利用基于模型的设计(MBD)的优点。目标语言编译器编程和遗留代码工具用于集成手写代码和减少重复工作。使用Stateflow进行时序建模和控制系统状态切换可以实现更直观的状态开发和更复杂的逻辑实现。同时，利用数据字典对模型数据进行管理和配置。最后，通过数据内联、修改程序预编译指令以使其在RAM中运行以及删除冗余的自动生成代码等操作，提高了代码的效率。
辽宁工业大学
2019年MathWorks中国研究生电子设计大赛一等奖
来自辽宁工业大学的智能汽车自动驾驶团队获得了2019年中国GEDC MathWorks奖第一名。该团队开发了自动驾驶汽车智能控制系统平台。利用MATLAB脚本计算了自动驾驶汽车的参考路径。利用Simulink建立了无人驾驶汽车智能控制模型和控制算法模型库，建立了无人驾驶汽车智能控制仿真环境。Simulink还用于控制模型的验证、数据管理和嵌入式代码的生成。这个团队主要由研究生组成。其成员来自辽宁工业大学的Wonder自动驾驶团队。2018年首次参加中国大学生自主方程式大赛(FSAC)，并获得第三名。
Aalborg大学
第一名- AES MATLAB插件学生竞赛和展示2018
使用音频工具箱，来自奥尔堡大学的Silvin Willemsen在首届AES MATLAB插件学生竞赛和展示中获得了金奖。他提交的作品“扩展虚拟模拟板混响”模拟了平克·弗洛伊德和披头士乐队在五六十年代广泛使用的一种音频效果，并使物理固定参数(如板的长度和宽度以及麦克风位置)实时动态。
金融
Université Laval - Faculté des sciences de l 'administration
2019年罗特曼国际贸易比赛综合第一名
我们的团队使用MATLAB对期权交易案例和算法交易案例的交易策略进行了系统化。它使我们能够有效地交易，最大限度地减少交易错误，并在每轮交易中实现利润最大化。
麦吉尔大学
2018年罗特曼国际交易大赛MATLAB波动率交易案例第一名
该团队使用MATLAB构建了一个全自动交易算法，可以适应动态市场条件，在管理风险暴露的同时利用套利机会
系统工程
早期图卢兹
2021年RobAFIS第一名
INSA图卢兹团队使用MATLAB - System Composer开发了一个基于模型的系统，包括他们的机器人、人机界面以及维护和操作操作员。该系统是作为第16届RobAFIS比赛的一部分开发的。今年，在不同的游戏模式下，机器人必须通过远程控制才能与木块组成的塔进行互动。
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