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機器人系統開發中的關鍵技術的理論概要

近年來，隨著工業 4.0 標準的不斷推進和人工智能、物聯網、大數據等技術的快速發展，機器人產業迎來新一輪浪潮，正逐步向系統化、模塊化、智能化的方向發展。除了傳統的工業機器人外，在特種機器人和服務機器人領域，如水下機器人、娛樂機器人、醫療機器人、教育機器人、物流機器人等也都得到了大量的應用。那么如何利用機器視覺、多傳感器融合、自主導航、交互系統等技術進一步加速機器人產品的智能化融合，如何快速有效地提高產品開發效率，促進產品迭代周期就成為業界產品研發的重要課題。本文聚焦于感知、決策和執行等機器人系統開發全面環節，闡述如何利用MATLAB& Simulink將機器人構想、概念轉變為自主系統的相關技術環節，并展示系統級建模、仿真、測試及自動代碼生成技術在產品開發中的實際應用。（自主機器人的路徑規劃和導航）使用 MATLAB 和 Simulink，您能夠：使用您開發的算法連接并控制機器人。開發跨硬件的算法并連接到機器人操作系統（ROS）。連接到各種傳感器和作動器，以便您發送控制信號或分析多種類型的數據。可采用多種語言，如 C++/C++、VHDL/Verilog、結構化文本和 CUDA，為微控制器、FPGA、PLC和 GPU 等嵌入式目標自動生成代碼，從而擺脫手動編碼。使用預置的硬件支持包，連接到低成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。通過創建可共享的代碼和應用程序，簡化設計評審。可利用遺留代碼，并與現有機器人系統集成。使用 MATLAB 和 Simulink 簡化機器人路徑規劃和導航的復雜任務。此演示介紹了如何仿真自主機器人，只使用三個組件：路徑、汽車模型和路徑跟蹤算法。一、機器人物理系統建模在機器人系統開發中，通過對被控物理系統進行準確的建模仿真，可以幫助開發人員更加容易設計出實現預定控制目標的控制器并且評估機器人物理系統的行為。在設計機器人硬件平臺時，利用MATLAB和Simulink可以設計和分析三維剛體機械機構（如汽車平臺和機械臂）和執行機構（如機電或流體系統）。通過直接向 Simulink 中導入URDF文件或利用 SolidWorks和Onshape等CAD 軟件，可以直接使用現有CAD文件，添加摩擦等約束條件，使用電氣、液壓或氣動以及其他組件進行多域系統建模。運行后，可將設計模型重用為數字映射。在機器人物理系統設計領域，MathWorks的Simscape產品系列提供全面的物理系統設計組件，包括機械、電器、磁場、液壓、氣壓和熱等，可跨越復合物理區域進行建模。二、機器人環境感知機器人環境感知是智能機器人的神經中樞，作用是獲取機器人內外部環境信息，并把這些信息反饋給控制系統進行決策。開發人員可以開發跨硬件的算法并連接到機器人操作系統（ROS），通過 ROS 連接到傳感器。攝像機、LiDAR 和 IMU 等特定傳感器有ROS消息，可轉換為MATLAB數據類型進行分析和可視化。設計人員可以實現常見傳感器處理工作流程自動化，比如導入和批處理大型數據集、傳感器校準、降噪、幾何變換、分割和配準。在獲取到傳感器的數據之后，利用內置的 MATLAB 應用程序，可交互地執行對象檢測和追蹤、運動評估、三維點云處理和傳感器融合。使用卷積神經網絡（CNN），運用深度學習進行圖像分類、回歸分析和特征學習。將算法自動轉換為 C/C++、定點、HDL 或 CUDA 代碼。三、機器人路徑規劃和軌跡控制運動規劃是機器人控制的重要決策依據，是確保機器人達到目的的最優路徑并不與任何障礙物碰撞的手段。在進行機器人運動規劃和軌跡控制時，可以通過以下的方式實現 1）使用 LiDAR 傳感器數據，通過 Simultaneous Localization and Mapping （SLAM）創建環境地圖； 2）通過設計路徑規劃算法進行路徑和運動規劃，在受約束的環境中導航； 3）使用路徑規劃器，計算任何給定地圖中的無障礙路徑； 4）實現狀態機，定義決策所需的條件和行動； 5）設計決策算法，讓機器人在面對不確定情況時能做出決策，在協作環境中執行安全操作。四、基于AI的機器人控制系統設計如何賦予機器人自主學習的能力，是人工智能領域的重要發展方向，為適應日趨復雜的應用場景，需要機器人系統學習大量的輸入數據，自動優化控制策略。利用MATLAB & Simulink可以實現基于強化學習的機器人控制系統設計。設計人員使用算法和應用程序，系統性地分析、設計和可視化復雜系統在時域和頻域中的行為。使用交互式方法（如波特回路整形和根軌跡方法）來自動調節補償器參數。還可以調節增益調度控制器并指定多個調節目標，如參考跟蹤、干擾抑制和穩定裕度。并且可以實現代碼生成和需求可追溯性，有助于驗證設計人員的系統，確認符合要求。責任編輯:pj

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