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機(jī)器人系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的關(guān)鍵技術(shù)的理論概要

近年來(lái)，隨著工業(yè) 4.0 標(biāo)準(zhǔn)的不斷推進(jìn)和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)迎來(lái)新一輪浪潮，正逐步向系統(tǒng)化、模塊化、智能化的方向發(fā)展。除了傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人外，在特種機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域，如水下機(jī)器人、娛樂(lè)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人、教育機(jī)器人、物流機(jī)器人等也都得到了大量的應(yīng)用。那么如何利用機(jī)器視覺(jué)、多傳感器融合、自主導(dǎo)航、交互系統(tǒng)等技術(shù)進(jìn)一步加速機(jī)器人產(chǎn)品的智能化融合，如何快速有效地提高產(chǎn)品開(kāi)發(fā)效率，促進(jìn)產(chǎn)品迭代周期就成為業(yè)界產(chǎn)品研發(fā)的重要課題。本文聚焦于感知、決策和執(zhí)行等機(jī)器人系統(tǒng)開(kāi)發(fā)全面環(huán)節(jié)，闡述如何利用MATLAB& Simulink將機(jī) 器人構(gòu)想、概念轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾飨到y(tǒng)的相關(guān)技術(shù)環(huán)節(jié)，并展示系統(tǒng)級(jí)建模、仿真、測(cè)試及自動(dòng)代碼生成技術(shù)在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中的實(shí)際應(yīng)用。（自主機(jī)器人的路徑規(guī)劃和導(dǎo)航）使用 MATLAB 和 Simulink，您能夠：使用您開(kāi)發(fā)的算法連接并控制機(jī)器人。開(kāi)發(fā)跨硬件的算法并連接到機(jī)器人操作系統(tǒng) （ROS）。連接到各種傳感器和作動(dòng)器，以便您發(fā)送控制信號(hào)或分析多種類型的數(shù)據(jù)。可采用多種語(yǔ)言，如 C++/C++、VHDL/Verilog、結(jié)構(gòu)化文本和 CUDA，為微控制器、FPGA、PLC和 GPU 等嵌入式目標(biāo)自動(dòng)生成代碼，從而擺脫手動(dòng)編碼。使用預(yù)置的硬件支持包，連接到低成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。通過(guò)創(chuàng)建可共享的代碼和應(yīng)用程序，簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)評(píng)審。可利用遺留代碼，并與現(xiàn)有機(jī)器人系統(tǒng)集成。使用 MATLAB 和 Simulink 簡(jiǎn)化機(jī)器人路徑規(guī)劃和導(dǎo)航的復(fù)雜任務(wù)。此演示介紹了如何仿真自主機(jī)器人，只使用三個(gè)組件：路徑、汽車模型和路徑跟蹤算法。一、機(jī)器人物理系統(tǒng)建模在機(jī)器人系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中，通過(guò)對(duì)被控物理系統(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確的建模仿真，可以幫助開(kāi)發(fā)人員更加容易設(shè)計(jì)出實(shí)現(xiàn)預(yù)定控制目標(biāo)的控制器并且評(píng)估機(jī)器人物理系統(tǒng)的行為。在設(shè)計(jì)機(jī)器人硬件平臺(tái)時(shí)，利用MATLAB和Simulink可以設(shè)計(jì)和分析三維剛體機(jī)械機(jī)構(gòu)（如汽車平臺(tái)和機(jī)械臂）和執(zhí)行機(jī)構(gòu)（如機(jī)電或流體系統(tǒng)）。通過(guò)直接向 Simulink 中導(dǎo)入U(xiǎn)RDF文件或利用 SolidWorks和Onshape等CAD 軟件，可以直接使用現(xiàn)有CAD文件，添加摩擦等約束條件，使用電氣、液壓或氣動(dòng)以及其他組件進(jìn)行多域系統(tǒng)建模。運(yùn)行后，可將設(shè)計(jì)模型重用為數(shù)字映射。在機(jī)器人物理系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，MathWorks的Simscape產(chǎn)品系列提供全面的物理系統(tǒng)設(shè)計(jì)組件，包括機(jī)械、電器、磁場(chǎng)、液壓、氣壓和熱等，可跨越復(fù)合物理區(qū)域進(jìn)行建模。二、機(jī)器人環(huán)境感知機(jī)器人環(huán)境感知是智能機(jī)器人的神經(jīng)中樞，作用是獲取機(jī)器人內(nèi)外部環(huán)境信息，并把這些信息反饋給控制系統(tǒng)進(jìn)行決策。開(kāi)發(fā)人員可以開(kāi)發(fā)跨硬件的算法并連接到機(jī)器人操作系統(tǒng) （ROS），通過(guò) ROS 連接到傳感器。攝像機(jī)、LiDAR 和 IMU 等特定傳感器有ROS消息，可轉(zhuǎn)換為MATLAB數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分析和可視化。設(shè)計(jì)人員可以實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)傳感器處理工作流程自動(dòng)化，比如導(dǎo)入和批處理大型數(shù)據(jù)集、傳感器校準(zhǔn)、降噪、幾何變換、分割和配準(zhǔn)。在獲取到傳感器的數(shù)據(jù)之后，利用內(nèi)置的 MATLAB 應(yīng)用程序，可交互地執(zhí)行對(duì)象檢測(cè)和追蹤、運(yùn)動(dòng)評(píng)估、三維點(diǎn)云處理和傳感器融合。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN），運(yùn)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類、回歸分析和特征學(xué)習(xí)。將算法自動(dòng)轉(zhuǎn)換為 C/C++、定點(diǎn)、HDL 或 CUDA 代碼。三、機(jī)器人路徑規(guī)劃和軌跡控制運(yùn)動(dòng)規(guī)劃是機(jī)器人控制的重要決策依據(jù)，是確保機(jī)器人達(dá)到目的的最優(yōu)路徑并不與任何障礙物碰撞的手段。在進(jìn)行機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和軌跡控制時(shí)，可以通過(guò)以下的方式實(shí)現(xiàn) 1）使用 LiDAR 傳感器數(shù)據(jù)，通過(guò) Simultaneous Localization and Mapping （SLAM）創(chuàng)建環(huán)境地圖； 2）通過(guò)設(shè)計(jì)路徑規(guī)劃算法進(jìn)行路徑和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，在受約束的環(huán)境中導(dǎo)航； 3）使用路徑規(guī)劃器，計(jì)算任何給定地圖中的無(wú)障礙路徑； 4）實(shí)現(xiàn)狀態(tài)機(jī)，定義決策所需的條件和行動(dòng)； 5）設(shè)計(jì)決策算法，讓機(jī)器人在面對(duì)不確定情況時(shí)能做出決策，在協(xié)作環(huán)境中執(zhí)行安全操作。四、基于AI的機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 如何賦予機(jī)器人自主學(xué)習(xí)的能力，是人工智能領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，為適應(yīng)日趨復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，需要機(jī)器人系統(tǒng)學(xué)習(xí)大量的輸入數(shù)據(jù)，自動(dòng)優(yōu)化控制策略。利用MATLAB & Simulink可以實(shí)現(xiàn)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)人員使用算法和應(yīng)用程序，系統(tǒng)性地分析、設(shè)計(jì)和可視化復(fù)雜系統(tǒng)在時(shí)域和頻域中的行為。使用交互式方法（如波特回路整形和根軌跡方法）來(lái)自動(dòng)調(diào)節(jié)補(bǔ)償器參數(shù)。還可以調(diào)節(jié)增益調(diào)度控制器并指定多個(gè)調(diào)節(jié)目標(biāo)，如參考跟蹤、干擾抑制和穩(wěn)定裕度。并且可以實(shí)現(xiàn)代碼生成和需求可追溯性，有助于驗(yàn)證設(shè)計(jì)人員的系統(tǒng)，確認(rèn)符合要求。責(zé)任編輯:pj

標(biāo)簽：四平蕪湖吉林咸陽(yáng) 內(nèi)蒙古濱州麗江承德

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明：本文標(biāo)題《機(jī)器人系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的關(guān)鍵技術(shù)的理論概要》，本文關(guān)鍵詞機(jī)器人,系統(tǒng),開(kāi)發(fā),中的,；如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問(wèn)題，煩請(qǐng)?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們，我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò)，涉及言論、版權(quán)與本站無(wú)關(guān)。