近年來，隨著工業(yè) 4.0 標準的不斷推進和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術的快速發(fā)展，機器人產(chǎn)業(yè)迎來新一輪浪潮，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(yī)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(tǒng)等技術進一步加速機器人產(chǎn)品的智能化融合，如何快速有效地提高產(chǎn)品開發(fā)效率，促進產(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)行等機器人系統(tǒng)開發(fā)全面環(huán)節(jié)，闡述如何利用MATLAB& Simulink將機 器人構想、概念轉變?yōu)樽灾飨到y(tǒng)的相關技術環(huán)節(jié)，并展示系統(tǒng)級建模、仿真、測試及自動代碼生成技術在產(chǎn)品開發(fā)中的實際應用。

（自主機器人的路徑規(guī)劃和導航）

使用 MATLAB 和 Simulink，您能夠：

使用您開發(fā)的算法連接并控制機器人。

開發(fā)跨硬件的算法并連接到機器人操作系統(tǒng) （ROS）。

連接到各種傳感器和作動器，以便您發(fā)送控制信號或分析多種類型的數(shù)據(jù)。

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(chuàng)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(xiàn)有機器人系統(tǒng)集成。

使用 MATLAB 和 Simulink 簡化機器人路徑規(guī)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(tǒng)建模

在機器人系統(tǒng)開發(fā)中，通過對被控物理系統(tǒng)進行準確的建模仿真，可以幫助開發(fā)人員更加容易設計出實現(xiàn)預定控制目標的控制器并且評估機器人物理系統(tǒng)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(zhí)行機構（如機電或流體系統(tǒng)）。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(xiàn)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(tǒng)建模。運行后，可將設計模型重用為數(shù)字映射。

在機器人物理系統(tǒng)設計領域，MathWorks的Simscape產(chǎn)品系列提供全面的物理系統(tǒng)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(qū)域進行建模。

二、機器人環(huán)境感知

機器人環(huán)境感知是智能機器人的神經(jīng)中樞，作用是獲取機器人內外部環(huán)境信息，并把這些信息反饋給控制系統(tǒng)進行決策。

開發(fā)人員可以開發(fā)跨硬件的算法并連接到機器人操作系統(tǒng) （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(shù)據(jù)類型進行分析和可視化。設計人員可以實現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)之后，利用內置的 MATLAB 應用程序，可交互地執(zhí)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(jīng)網(wǎng)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(guī)劃和軌跡控制

運動規(guī)劃是機器人控制的重要決策依據(jù)，是確保機器人達到目的的最優(yōu)路徑并不與任何障礙物碰撞的手段。

在進行機器人運動規(guī)劃和軌跡控制時，可以通過以下的方式實現(xiàn)

1）使用 LiDAR 傳感器數(shù)據(jù)，通過 Simultaneous Localization and Mapping （SLAM） 創(chuàng)建環(huán)境地圖；

2）通過設計路徑規(guī)劃算法進行路徑和運動規(guī)劃，在受約束的環(huán)境中導航；

3）使用路徑規(guī)劃器，計算任何給定地圖中的無障礙路徑；

4）實現(xiàn)狀態(tài)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(xié)作環(huán)境中執(zhí)行安全操作。

四、基于AI的機器人控制系統(tǒng)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(fā)展方向，為適應日趨復雜的應用場景，需要機器人系統(tǒng)學習大量的輸入數(shù)據(jù)，自動優(yōu)化控制策略。

利用MATLAB & Simulink可以實現(xiàn)基于強化學習的機器人控制系統(tǒng)設計。設計人員使用算法和應用程序，系統(tǒng)性地分析、設計和可視化復雜系統(tǒng)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(jié)補償器參數(shù)。還可以調節(jié)增益調度控制器并指定多個調節(jié)目標，如參考跟蹤、干擾抑制和穩(wěn)定裕度。并且可以實現(xiàn)代碼生成和需求可追溯性，有助于驗證設計人員的系統(tǒng)，確認符合要求。
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