机器人系统开（kāi）发中的（de）关键技术（shù）的（de）理论阐述

近年来，随着工业 4.0 标（biāo）准的不（bú）断推进和人工（gōng）智能（néng）、物联网、大数（shù）据等技术的快速发展，机器人产业（yè）迎来（lái）新一（yī）轮浪潮，正逐步向系统（tǒng）化、模块化、智能化的方向（xiàng）发展。除了（le）传统的工业机（jī）器（qì）人外，在特种机器人和服（fú）务机器人领域，如水下机器人、娱乐机器（qì）人、医（yī）疗机器人（rén）、教（jiāo）育机器人、物（wù）流机器人等也都得到了大量的应用（yòng）。

那么如何利（lì）用机器视觉、多传感（gǎn）器融合、自主导航、交互系统等（děng）技术（shù）进一步（bù）加速机器人产品的智能化（huà）融合（hé），如何快速有效地提高产品开发效率，促进（jìn）产品迭代周期（qī）就成为业界产品研发的重要课题。本文聚（jù）焦（jiāo）于（yú）感（gǎn）知、决策（cè）和执行等机器人（rén）系统（tǒng）开发全面环（huán）节（jiē），阐述如何利用MATLAB& Simulink将机          器人构想、概念转变为自主系统的相关技术环节，并（bìng）展示系统级建模、仿真（zhēn）、测试及自动代码生成技术在产品开（kāi）发中的实际（jì）应（yīng）用。Iframe

（自主机器人的路（lù）径规划和导航）

使用 MATLAB 和 Simulink，您能够：

使用您开发的算法（fǎ）连接并控（kòng）制机器人。

开发（fā）跨硬件的算法并（bìng）连接（jiē）到机器人操作系统 （ROS）。

连接到各种传感（gǎn）器（qì）和作动器，以便您（nín）发送控制（zhì）信号（hào）或分析多（duō）种类型的数据。

可（kě）采用多（duō）种语言，如 C++/C++、VHDL/Verilog、结构（gòu）化文本和（hé） CUDA，为微控（kòng）制器、FPGA、PLC和 GPU 等嵌入式目标自（zì）动生成（chéng）代码，从而摆脱手动编码。

使（shǐ）用预（yù）置（zhì）的硬件支持包，连接到低（dī）成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。

通过（guò）创（chuàng）建可共享的代码（mǎ）和应（yīng）用程序，简化设计评审。

可（kě）利用遗（yí）留代码，并与现（xiàn）有机器（qì）人系统集成。

使用 MATLAB 和 Simulink 简化机器（qì）人路径规划（huá）和导（dǎo）航的复杂任务。此演（yǎn）示介绍了如（rú）何仿（fǎng）真自（zì）主机器人（rén），只使用三个组件：路径（jìng）、汽车模型和路径跟踪（zōng）算法。

一、机器人物理系统建模

在机器人（rén）系统开发（fā）中，通过对被控物理系统进行准（zhǔn）确的建模仿（fǎng）真，可以帮助（zhù）开发（fā）人（rén）员更（gèng）加容（róng）易设计出实（shí）现预定控制（zhì）目标的控制器并且评估（gū）机器人物理系统（tǒng）的行为。

在设计机器人硬件平台时（shí），利（lì）用MATLAB和（hé）Simulink可以（yǐ）设计和分析三维刚（gāng）体机械机构（gòu）（如汽车平台和（hé）机械臂（bì））和（hé）执行机构（gòu）（如机电或流体系统）。通过直接（jiē）向 Simulink 中导（dǎo）入（rù）URDF文件（jiàn）或利用 SolidWorks和（hé）Onshape等CAD 软件，可以直接（jiē）使用现有CAD文件，添加摩擦等约束条件，使用电气、液压（yā）或（huò）气动以及（jí）其他组件（jiàn）进行多域系统建（jiàn）模。运（yùn）行后，可将设计模型重用（yòng）为（wéi）数字映射。

在机器（qì）人物（wù）理系（xì）统设计领域，MathWorks的Simscape产品（pǐn）系列提供全（quán）面（miàn）的物理系统设计组件，包括（kuò）机械、电（diàn）器、磁场、液压（yā）、气压（yā）和热（rè）等，可跨越复合物（wù）理区（qū）域（yù）进行建模。

二、机器人环（huán）境感知

机器人环境感知（zhī）是智能机器人的神经（jīng）中枢，作用是获取机器人（rén）内外部（bù）环境信（xìn）息，并把这些信息反馈给控制系统进行决策（cè）。

开发人员可（kě）以开发跨硬件的算法并（bìng）连接到机（jī）器人操作系统 （ROS），通过（guò） ROS 连接到传感器。摄像机、LiDAR 和 IMU 等特定（dìng）传（chuán）感器有ROS消息，可转换为MATLAB数据类型进行分析和可视化。设计人（rén）员可以实（shí）现常见传（chuán）感器（qì）处理（lǐ）工（gōng）作流程自动（dòng）化，比如导入（rù）和批处理（lǐ）大（dà）型（xíng）数据集、传感器校准、降噪、几何变换、分割（gē）和配（pèi）准。

在（zài）获取到传感（gǎn）器的数据之后，利用内置的 MATLAB 应（yīng）用程序，可交互地执行对象检测（cè）和追（zhuī）踪、运动评估、三维点（diǎn）云处理和传感器融合。使用卷积神经网络（luò） （CNN），运用深（shēn）度学习进行图像分类、回归分（fèn）析和特征学习。将（jiāng）算法（fǎ）自动（dòng）转（zhuǎn）换（huàn）为 C/C++、定点、HDL 或 CUDA 代码。

三（sān）、机器人路径（jìng）规划（huá）和轨迹控制

运动规划是机器人控制的（de）重（chóng）要（yào）决策依据，是确保机器人（rén）达（dá）到目的的最优路径并不与（yǔ）任何障碍物碰撞（zhuàng）的手段。

在（zài）进行机器人运动规划和轨（guǐ）迹控制时，可以通过以（yǐ）下的方（fāng）式实现

1）使（shǐ）用 LiDAR 传感（gǎn）器数据，通过 Simultaneous Localization and Mapping （SLAM） 创建环（huán）境地图（tú）；

2）通过设计路径规划算法（fǎ）进（jìn）行路径和运动规划，在受（shòu）约束的环境中导航（háng）；

3）使用路径规划器，计（jì）算任何给定地（dì）图中的（de）无障碍路径；

4）实现状（zhuàng）态（tài）机，定义决（jué）策所需的条件和行动；

5）设计决（jué）策算法，让机（jī）器人在（zài）面对不确定情（qíng）况时能做出决策，在协作环境（jìng）中执行安（ān）全操（cāo）作。

四、基于（yú）AI的机器人控（kòng）制系统设计

如何赋予机（jī）器人自主学习的能力（lì），是人工智（zhì）能领域的重要发（fā）展方向，为（wéi）适（shì）应日趋复杂的（de）应用（yòng）场景，需要（yào）机器（qì）人系统学习大量的输（shū）入数据，自动优化控制策略。

利用MATLAB & Simulink可以实现基于强化学习的机器（qì）人控制系统设计。设计人员（yuán）使用算法和应用程序，系（xì）统性地分析、设计（jì）和（hé）可视化复杂系统在时域和（hé）频域中的行（háng）为（wéi）。使用交互式方法（如波特回路整形和根轨（guǐ）迹（jì）方法（fǎ））来自动调节补（bǔ）偿器参数。还可以（yǐ）调节增益调度控制器并（bìng）指定多（duō）个调节目标（biāo），如（rú）参考跟踪、干扰抑（yì）制和稳定裕度。并（bìng）且可以实现代码生（shēng）成和需求（qiú）可追溯性（xìng），有助于（yú）验证设计人员的系统，确认符合要求。