机器人与自主系统

机器人和自主系统的MA万博1manbetxTLAB和Simulink

开发从感知到运动的自主应用程序，优化系统级行为

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机器人研究人员和工程师使用MATLAB®和仿真软万博1manbetx件®设计、模拟和验证自主系统的各个方面，从感知到运动。

  • 建模机器人系统，精确到最精细的细节，如传感器噪声和电机振动。
  • 用精确的运动学、动力学和接触特性模拟机器人系统。
  • 设计和优化高层自治和低层控制。
  • 用一个维护的算法库综合和分析传感器数据。
  • 逐步验证机器人设计或算法，从仿真到硬件在环(HIL)测试。
  • 通过ROS将算法部署到机器人或直接部署到微控制器、fpga、plc和gpu。

“基于模型的设计和自动代码生成使我们能够处理敏捷Justin的53个自由度的复杂性。如果没有基于模型的设计，就不可能为如此复杂的具有硬实时性能的机器人系统构建控制器。”

Berthold Bäuml，德国航空航天中心(DLR)

硬件平台设计

创建自动驾驶车辆、无人机和机械手的3D物理模型或机电模型，用于控制算法的仿真、优化和强化学习。

  • 从URDF文件或CAD软件导入现有3D模型。
  • 通过实现动力学、接触、液压和气动，使模型在物理上准确。
  • 通过添加电气图层来完成数字孪生。

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感知环境

处理传感器数据

在MATLAB和Simulink中使用强大的工具箱实现传感器数据处理算法。万博1manbetx

  • 通过ROS、Serial和其他类型的协议连接到传感器。
  • 可视化来自摄像头、声纳、激光雷达、GPS和imu的数据。自动化常见的传感器处理任务，如传感器融合、滤波、几何变换、分割和配准。

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感知环境

使用内置的交互式MATLAB应用程序实现目标检测和跟踪，定位和映射算法。

  • 实验和评估用于图像分类、回归和特征检测的不同神经网络。
  • 自动转换算法为C/ c++，定点，HDL或CUDA®部署到硬件的代码。

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规划与决策

使用一个主动维护的算法库来实现机器人的2D或3D路径规划，该机器人要么被定义为一个点质量，要么是一个具有运动学和动力学约束的系统。使用statflow执行任务计划®，定义实时决策所需的条件和行动。

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连接硬件

与平台和目标沟通

将自主算法部署到基于ros的系统和Arduino等微控制器上®树莓派™。通过CAN、EtherCAT等协议与嵌入式目标通信®， 802.11™，tcp / ip, udp, i2c, spi, modbus®、蓝牙®．

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硬件接口支持万博1manbetx

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“通过MATLAB和Simulin万博1manbetxk，我们可以使用单一的环境进行控制算法开发、调试、数据分析等，而不是在多个工具之间切换。这种集成减少了整个项目开发时间和引入错误的机会。”

约翰·温博士，伦斯勒理工学院

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