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移动机器人
马铃薯®和仿真软万博1manbetx件®为开发自主移动机器人(AMRs)、服务机器人和其他无人地面车辆(ugv)提供算法、建模和仿真工具、ROS和硬件连接。
使用MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以:
- 导入机器人的虚拟模型并改进机械设计和电气元件的要求
- 模拟惯性导航系统和GNSS传感器的传感器模型
- 使用诸如粒子滤波器和蒙特卡罗本地化等算法本地化机器人
- 使用同时本地化和映射（SLAM）算法构建环境映射
- 使用路径规划算法（如*和RRT）找到最佳路径
- 评估路径最优用路径指标，如平滑度和间隙到障碍物
- 使用路径跟随和障碍物避免控制算法导航在动态环境中
- 为目标硬件自动生成产品代码
使用matlab和simulink万博1manbetx
为移动机器人
平台开发
建立或导入物理模型，并模拟轮式和有腿机器人的动力学。应用现实世界的约束，如接触力和扭矩，以分析算法对硬件平台的影响。使用MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以:
- 为典型移动机器人设计使用运动型号和轮式编码器，如差动驱动或阿克曼转向
- 结合机器人力学的物理建模，设计详细的动力学模型
- 从CAD软件导入机械设计并将它们与电气和控制系统连接在一个单一的仿真模型中
- 与外部机器人模拟器(如凉亭)进行环境建模的接口
- 连接到ROS / ROS2中间件
教程
- 在Simscape中创建虚拟机器人环境：添加物理，对象交互和自主权
- 使用Simulink避免碰撞的移动机器人仿真万博1manbetx(45:02)
- 塑造剪刀(7:32)
- 实时模拟:剪刀式升降机(4:49)
探索产品s manbetx 845
感知和本地化
允许机器人视觉构建环境地图和本地化移动机器人。使用传感器模型和预构建算法开发地图、定位和物体检测应用程序，使您的移动机器人可以了解其周围环境和位置。使用MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以:
- 模拟和熔断IMU和GPS传感器读数以准确姿态估计
- 定位一个基于激光雷达的机器人使用自适应蒙特卡罗本地化算法
- 使用构建和可视化2D和3D地图LIDAR SLAM.或单眼滑动
- 通过交互式修改循环闭包使用Slam Map Builder应用程序
- 通过创建和可视化来代表动态环境自我中心的入住率地图
- 探测、识别和跟踪目标，为安全的机器人导航使用深度学习和机器学习算法，如yolo，ssd和cnn
运动规划和控制
找到移动机器人到达目的地的路径。生成航点并发送控制命令遵循全局路径或本地轨迹。对于在未知环境中导航的移动机器人，MATLAB和SIMULINK提供了基于搜索和采样的规划算法和路径，然后控制算法。万博1manbetx使用Matlab和Simulin万博1manbetxk，您的机器人可以：
- 使用算法找到最短和无障碍的路径，如一种*和rrt.
- 安全地安全地导航当地重新计划
- 使用可视化和评估计划的路径指标比如障碍的平滑度和距离
- 通过非线性模型预测控制优化路径
- 使用计划的路径使用纯粹的追求控制器
- 计算转向指令使用向量场直方图避免障碍
- 避免使用钢筋学习的障碍方法，如DDPG
教程
- 自主导航，第4部分:A*和RRT路径规划（17:54）
- 基于MATLAB的移动机器人和机械臂运动规划
- 自治机器人的路径规划和导航（2:20）
基于仿真的测试
通过仿真检测设计错误，降低硬件测试的风险和成本。MATLAB和Simu万博1manbetxlink提供交互式应用程序和仿真工具，以优化您的移动机器人应用程序的性能以及开发和测试时间。使用MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以:
- 生成轨迹模拟传感器运动并进行校准他们的表现
- 消除错误源的轮式编码器通过分析内径估计
- 使用抽象模型来快速验证自主算法或构建更高保真度的模型
- 与连接凉亭进行时间同步的共模并在闭环模拟中测试您的算法
- 在部署到移动平台之前，在各种边缘情况下运行导航算法
- 自动生成C/ c++， VHDL®/ Verilog®，CUDA.®C/ c++代码用于快速原型和生产使用
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