MATLAB和Simu金宝applink的
移动机器人
MATLAB®和仿真软金宝app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(UGVs)提供算法、建模和仿真工具、ROS和硬件连接。
用MATLAB和Simulink金宝app，你可以:
- 导入机器人的虚拟模型，细化机械设计和电子部件的要求
- 为惯性导航系统和GNSS传感器仿真传感器模型
- 使用粒子滤波和蒙特卡罗定位算法来定位你的机器人
- 使用同步定位和映射(SLAM)算法构建环境地图
- 使用A*、RRT等路径规划算法寻找最优路径
- 使用路径指标，如平滑度和清除障碍，评估路径最优性
- 使用路径跟踪和避障控制算法在动态环境中导航
- 为目标硬件自动生成生产代码
使用MATLAB和Simulink金宝app
为移动机器人
平台开发
为轮式和腿式机器人建立或导入物理模型并模拟机器人动力学。应用现实世界的约束，如接触力和扭矩，以分析你的算法在硬件平台上的影响。用MATLAB和Simulink金宝app，你可以:
- 使用运动学运动模型和车轮编码器为典型的移动机器人设计，如差动驱动或阿克曼转向
- 设计详细的动力学模型，并对机器人的力学进行物理建模
- 从CAD软件导入机械设计并将它们与单个仿真模型中的电气和控制系统连接起来
- 与外部机器人模拟器的接口，如Gazebo的环境建模
- 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
- 基于Simulink的移动机器人避碰仿真金宝app(45:02)
- 建模剪刀式升降机(7:32)
- 实时模拟:剪刀式升降机(4:49)
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感知和定位
启用机器人视觉来构建环境地图和定位您的移动机器人。使用传感器模型和预建算法开发绘图、定位和目标检测应用程序，使您的移动机器人可以了解其周围环境和位置。用MATLAB和Simulink金宝app，你可以:
- 模拟并融合IMU和GPS传感器读数，以达到精确姿态估计
- 使用激光雷达对机器人进行定位自适应蒙特卡罗定位算法
- 构建并可视化2D和3D地图使用激光雷达大满贯或单眼视觉大满贯
- 通过交互地修改循环闭包来提高地图的准确性SLAM地图构建应用
- 通过创建和可视化来表示动态环境自我中心的入住率地图
- 为安全的机器人导航使用检测、识别和跟踪目标深度学习以及YOLO、SSD和CNN等机器学习算法
教程
- 自主导航，第2部分:理解粒子滤波器(15:51)
- 自主导航，第3部分:利用位姿图优化理解SLAM(十六21)
- 什么是目标检测?(三)
- 自治系统如何“看到”?
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运动规划与控制
为你的移动机器人找到到达目的地的路径。生成路径点并发送控制命令来遵循全局路径或局部轨迹。针对移动机器人在未知环境中的导航，MATLAB和Simulink提供了基于搜索和采样的规划算法和路径跟踪控制算法。金宝app使用MATLAB和Simulin金宝appk，你的机器人可以:
- 找到最短的和无障碍的路径使用算法，例如一个*和RRT
- 在一个动态的环境中安全地导航障碍当地的规划
- 用可视化和评估计划的路径指标比如平滑度和距离障碍物的距离
- 通过非线性模型预测控制优化路径
- 请按照规划的路径使用纯追求控制器
- 计算转向指令使用矢量场直方图避开障碍物
- 使用强化学习来避免障碍DDPG等方法
教程
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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金宝applink提供交互式应用程序和仿真工具来优化性能以及开发和测试您的移动机器人应用程序的时间。用MATLAB和Simulink金宝app，你可以:
- 生成轨迹模拟传感器运动并进行校准他们的表现
- 消除轮式编码器的误差来源通过分析测程估计
- 使用抽象模型来快速验证自动算法或建立更高保真度的模型
- 联系对凉亭进行时间同步联合仿真在闭环模拟中测试你的算法
- 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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