机器人系统开发中（zhōng）的（de）关键技术的理论阐述

近年来，随着工业（yè） 4.0 标准的不断推进和人工智能、物联网、大（dà）数据等技术（shù）的快速发展，机器人产业迎来新一轮浪潮，正逐步向系（xì）统化（huà）、模块化、智（zhì）能化的方向发展。除了（le）传统的工业机器人（rén）外，在特种机（jī）器人和服务机器人（rén）领域，如水下机（jī）器人（rén）、娱乐（lè）机器人、医（yī）疗机（jī）器（qì）人、教育机器人、物流机器人等也（yě）都得到了大（dà）量的应用。

那么（me）如何利用机器视觉、多传（chuán）感器融（róng）合、自（zì）主导航、交互系（xì）统等技（jì）术进（jìn）一（yī）步加速机器人产品的智能化（huà）融合，如（rú）何（hé）快速有效地（dì）提（tí）高产品开发效率（lǜ），促（cù）进产品迭代周期（qī）就成为业界产品（pǐn）研发的（de）重要（yào）课题。本文聚焦于感知、决策和（hé）执行等机（jī）器人系（xì）统（tǒng）开发全面环节，阐述如何利用MATLAB& Simulink将机          器人（rén）构想、概念转变为自主系统（tǒng）的相关技术环节，并展示（shì）系统级建模、仿真、测试（shì）及（jí）自动代（dài）码生（shēng）成（chéng）技术在产（chǎn）品开发（fā）中的实际应用。Iframe

（自（zì）主机（jī）器人的路径规（guī）划和导航）

使用 MATLAB 和（hé） Simulink，您能够：

使用您开发的算法连接并控制机器人。

开发跨硬件的（de）算法并（bìng）连接到机器人操作系统 （ROS）。

连接到各（gè）种（zhǒng）传感器和作动器，以便您发送控制（zhì）信号或（huò）分析多种类（lèi）型的数据。

可采（cǎi）用多种（zhǒng）语言，如 C++/C++、VHDL/Verilog、结构化文（wén）本和 CUDA，为微控制器（qì）、FPGA、PLC和（hé） GPU 等（děng）嵌入式目（mù）标自动生成代码，从而摆脱（tuō）手（shǒu）动编码。

使用预置（zhì）的硬件支持包，连接到低（dī）成本硬（yìng）件（jiàn），如 Arduino 和 Raspberry Pi。

通过创（chuàng）建可共享的代码（mǎ）和应用程（chéng）序（xù），简化设计评审（shěn）。

可利（lì）用遗留代码，并与现有机器人系统（tǒng）集成（chéng）。

使用 MATLAB 和 Simulink 简化机器人路径规划和导航（háng）的复杂任务。此演示介绍了如何仿真（zhēn）自主机（jī）器人（rén），只使用三个组件（jiàn）：路径（jìng）、汽车模型和路径（jìng）跟（gēn）踪算法（fǎ）。

一、机（jī）器人物理系统（tǒng）建（jiàn）模（mó）

在机器人系统开发中，通过（guò）对被（bèi）控物理系（xì）统进（jìn）行（háng）准确（què）的建模仿真（zhēn），可以帮助开（kāi）发人（rén）员更加容易设（shè）计出实现（xiàn）预定控制目标的控（kòng）制器并且评估机器人物理系统的行为（wéi）。

在设计机器（qì）人硬件平台时，利用MATLAB和Simulink可以（yǐ）设计和（hé）分析三维刚体机械机构（如汽（qì）车平台和机械（xiè）臂）和执行机构（如（rú）机（jī）电或流（liú）体系统）。通过直接向 Simulink 中导入URDF文件（jiàn）或利用 SolidWorks和Onshape等（děng）CAD 软（ruǎn）件，可以（yǐ）直接使用现有CAD文件（jiàn），添加摩擦（cā）等约（yuē）束条（tiáo）件，使用电气（qì）、液压或气动以及其（qí）他组件进行多域系统（tǒng）建模。运行（háng）后（hòu），可将（jiāng）设计模（mó）型（xíng）重用（yòng）为数字映射。

在机（jī）器人物理系（xì）统（tǒng）设计领域（yù），MathWorks的Simscape产（chǎn）品系（xì）列提供全面的物理系统设计组件（jiàn），包括机械、电器、磁场、液（yè）压、气（qì）压和热等，可跨越复合物理（lǐ）区域进行建模。

二、机器（qì）人环境感知

机器人环境（jìng）感（gǎn）知是（shì）智能机（jī）器人的神经中枢，作（zuò）用是获取（qǔ）机（jī）器人内外（wài）部环境（jìng）信息，并把这（zhè）些信息反（fǎn）馈（kuì）给控制系统进行决策（cè）。

开发（fā）人员可以开发跨硬件的算法并连接到（dào）机器人操作系统 （ROS），通（tōng）过（guò） ROS 连接到（dào）传感器。摄像机、LiDAR 和 IMU 等特定传感（gǎn）器有ROS消息，可转换为MATLAB数据类型进行分析和可视化。设计人员可以实现常（cháng）见传（chuán）感器处理工作（zuò）流程（chéng）自动化，比如（rú）导入和批（pī）处理大型数（shù）据集、传感器校准、降噪、几何变（biàn）换、分割（gē）和配准。

在获取到（dào）传感器的数据之后，利用（yòng）内（nèi）置的（de） MATLAB 应（yīng）用程（chéng）序（xù），可（kě）交互地执行对象检测和追（zhuī）踪（zōng）、运（yùn）动评估、三维点云处理和传感器（qì）融合。使用卷（juàn）积神（shén）经网络 （CNN），运用深度学习进行（háng）图像分类、回归分析和特征学习。将算法（fǎ）自（zì）动转（zhuǎn）换为 C/C++、定点、HDL 或 CUDA 代码（mǎ）。

三、机器人路径规划和轨迹（jì）控（kòng）制

运动规划是机器人控（kòng）制的（de）重要（yào）决策依据，是（shì）确（què）保机器人达（dá）到目的的最优路径并不与任何（hé）障碍物碰（pèng）撞的（de）手段。

在进（jìn）行机器人运动规划（huá）和轨迹控制时，可以通过以下（xià）的（de）方式实现

1）使用 LiDAR 传感（gǎn）器数据，通过 Simultaneous Localization and Mapping （SLAM） 创建（jiàn）环境地（dì）图；

2）通过设（shè）计路径规划算法进（jìn）行路径和运动规（guī）划，在受约束的环境（jìng）中（zhōng）导（dǎo）航；

3）使用路（lù）径规划器，计算（suàn）任何给定地图中的无障碍路径；

4）实现状态机，定义决（jué）策所需的条件和行动；

5）设（shè）计决（jué）策算（suàn）法，让机器人在面对不确（què）定情况时能做（zuò）出决策，在协作环（huán）境中（zhōng）执行安全操作。

四、基于AI的机器人控制系统设计

如（rú）何赋予（yǔ）机器人自（zì）主学（xué）习的能力（lì），是人工智能领域的重要（yào）发（fā）展方向，为适应日趋复杂（zá）的应用（yòng）场（chǎng）景（jǐng），需要机器（qì）人系（xì）统学习大量的输（shū）入（rù）数据（jù），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人控制系统（tǒng）设计。设计人员使用（yòng）算法和应（yīng）用程（chéng）序（xù），系统性地分析、设计（jì）和可视化复杂系统在（zài）时域和频域（yù）中的（de）行为（wéi）。使用交互式方法（如波特回路整（zhěng）形和根轨迹方法）来自（zì）动调节补偿器参数。还可以（yǐ）调节增益调度控制器并指定多（duō）个调节（jiē）目标，如参（cān）考跟踪（zōng）、干扰抑制和稳定裕度。并且可以实现代码生成和需求（qiú）可（kě）追溯性，有助（zhù）于验证设计人员的系统，确（què）认符合要（yào）求。