MATLAB和Simu金宝applink的
机器人操纵器
MATLAB®和模拟金宝app®为开发机器人操纵器提供专用算法，仿真工具，ROS支持和硬件连接。金宝app
使用MATLAB和Simulin金宝appk，您可以:
- 将CAD与电气系统模型集成了机械设计
- 分析功耗，选择最有效的设计和轨迹
- 利用内置算法和传感器模型将感知和运动规划系统应用于自主机器人机械手
- 设计机器人控制算法和机器人模型的模拟，同时包括3D仿真环境
- 通过连接外部模拟器或真正的机器人来评估机器人操纵算法
- 自动生成生产代码部署到机器人控制器和板载计算板
- 通过使用提供的参考应用示例来推进机器人项目，这些项目包括用于开发自主机器人应用的集成工作流程
“通过机器人系统工具箱，我们可以直接从MATLAB中开发的算法无缝连接和控制我们的机器人，使我们能够最大限度地缩短开发时间。我们利用这段时间进一步研究了新的触觉物体识别算法。”
奈良奈良科斯鲁巴拉，奈良科技学院
使用MATLAB和Simulink金宝app
对于机器人操纵器
教程
- 导入Onshape CAD组件到Simscape多体（0:33）
- 从URDF文件中导入机器人模型
- 与simscape的物理建模（40:27）
- 用MATLAB和Simulink设计工业机器人应用金宝app(33)
- 微分方程如何变成机器人:概述(57:22)
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图像库(5幅)
机器人感知
现代工业机器人操纵器需要机器人感知，其中传感器数据和人工智能参与感知周围环境。您可以集成来自单个传感器或多个传感器的传感器数据，并使用Matlab和Simulink开发机器人感知算法。金宝appmatlab和simu金宝applink使您能够：
- 连接传感器和外设
- 分析并比较传感器数据以感知环境
- 了解从图像，视频，激光雷达，以及其他类型的传感器
- 提供能力分类和检测掌握的物体
- 通过使用提供的各种计算机视觉算法估计对象的姿势和掌握点
- 连接到ROS或ROS 2中间件通过ROS网络输入传感器数据
机器人运动规划与控制
工业机械手通过在环境中遵循无碰撞路径来执行任务。MATLAB函数和Simulink模块提供金宝app了安全有效的运动和控制计划的能力。使用MATLAB和Simulin金宝appk，您可以:
- 使用功能逆/向前运动学和动态，运动计划，轨迹生成和碰撞检查
- 通过优化计算确定轨迹参数
- 实现国家控制逻辑通过提供设计状态转换图、流程图和状态转换表的功能
- 使用模型预测控制进行轨迹优化和控制
- 应用加强学习先进控制
教程
- 金宝app用于机器人机械手的Simulink块和安全轨迹跟踪控制(2)
- 控制机器人操纵器接头(没)
- 机器人轨迹规划(18:21)
- 工业机器人:从感知到运动（14:53）
- 如何训练你的机器人(深度强化学习)（37:08）
基于仿真的机器人应用测试
仿真可以帮助您在虚拟设置的早期设计阶段检测错误，具有高重复性和易于更改模型参数，并降低硬件测试的风险和成本。MATLAB和Simu金宝applink提供以下功能:
- 用摘要快速验证机器人算法运动模型
- 使用并行计算快速探索整个设计空间
- 应用优化算法对于控制器和工厂来说，以找到最佳设计
- 集成工业机械手应用的现实传感器，如立体相机，编码器，和扭矩传感器
- 执行确定的Simulink和Gazebo之间的共模金宝app
- 通过与3D物理模拟器接口来验证真实仿真环境中的机器人模型
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“……为了让机器人投球，我们可以在一个下午就完成，通过使用最优化工具箱获得最佳运动。”
Berthold Bäuml，德国航天中心(DLR)
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“独自无法处理ROS作为MATLAB简单的高级功能”
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来自Matlab和Simulink的机器金宝app人操纵器支持金宝app
