机（jī）器人（rén）系统开发中的关键（jiàn）技术的理论阐述

近年来，随（suí）着工业 4.0 标准（zhǔn）的不（bú）断推进（jìn）和人工智能、物联（lián）网、大数据等技术的快速（sù）发展，机（jī）器人产业（yè）迎来新（xīn）一轮浪潮，正逐步（bù）向系统化、模块化、智能化的（de）方向发展。除了（le）传统（tǒng）的工业机器人外，在特种（zhǒng）机器人和服务机（jī）器人（rén）领域，如水下机器人、娱乐机器人（rén）、医疗机（jī）器人、教育（yù）机（jī）器人、物流机（jī）器人等也都得到了大量的应用。

那么如何利用机器视觉、多传感器融合、自主导航、交互系统等技术进一步加（jiā）速机器人产品的智能化融合，如何（hé）快速有效地提高产（chǎn）品（pǐn）开发效率，促进（jìn）产品迭（dié）代周（zhōu）期就成为业界产品研发的重要课题。本文（wén）聚焦于感知、决策（cè）和执（zhí）行等（děng）机器人系（xì）统开发全面环节（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（guān）技术环节，并展示系（xì）统级建模（mó）、仿真（zhēn）、测（cè）试及自动代码生成技术在产品（pǐn）开发中的（de）实（shí）际应用（yòng）。Iframe

（自主机器人（rén）的路径规划和导航）

使用 MATLAB 和 Simulink，您能够（gòu）：

使用您开发的算法连接并控制（zhì）机器人。

开发跨硬件的算法并连接到机器（qì）人操作系统 （ROS）。

连接到（dào）各种传感（gǎn）器和作动（dòng）器，以（yǐ）便您发送控制信（xìn）号或分析多种类型的（de）数据。

可采用多（duō）种语言，如 C++/C++、VHDL/Verilog、结构化（huà）文本和 CUDA，为微控制器（qì）、FPGA、PLC和 GPU 等嵌（qiàn）入式目标自动（dòng）生成代码，从（cóng）而摆脱手动编码。

使用预（yù）置的硬（yìng）件支持包，连接（jiē）到低成本（běn）硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。

通过创建可共享的代码和应用程序，简化设（shè）计评审。

可利用遗留（liú）代码，并与（yǔ）现有机器人系统集成。

使用 MATLAB 和 Simulink 简化机器人（rén）路径规（guī）划和导航的复杂任务。此演示（shì）介绍了如何仿真自主机器人，只使用三个组件：路径、汽车模型和路（lù）径跟踪（zōng）算法（fǎ）。

一、机器人物理系统建模

在机器人系（xì）统开发中，通过对被（bèi）控物理系统进行准确的建模仿真，可以帮（bāng）助开（kāi）发人员更（gèng）加（jiā）容易设计出实现预定控制目标的控制器并且评估机（jī）器人物（wù）理系统（tǒng）的行为（wéi）。

在设计机（jī）器人硬件（jiàn）平台时，利（lì）用MATLAB和Simulink可以设（shè）计和分析三维刚体（tǐ）机械机构（如汽车平台和机械臂（bì））和执行机构（如机电或流体系统）。通过（guò）直接向 Simulink 中导入（rù）URDF文件或利用 SolidWorks和Onshape等CAD 软件，可以直接使用（yòng）现有CAD文（wén）件，添加摩擦等约束（shù）条件，使（shǐ）用电气（qì）、液（yè）压或气动（dòng）以及其他组件进行多域系统建（jiàn）模（mó）。运（yùn）行后，可将设计模型重用（yòng）为数字映射。

在机（jī）器人物理系统设计领域，MathWorks的Simscape产（chǎn）品系列提（tí）供全（quán）面的物理系统设计组件，包括机械、电器、磁场、液压、气压和热等（děng），可（kě）跨越复合物理区域进（jìn）行建模。

二、机器人环境感知

机（jī）器人环境感知是智能（néng）机器人的神（shén）经中枢（shū），作用（yòng）是获取（qǔ）机器人内（nèi）外部环境信息，并把这些信（xìn）息（xī）反馈给控（kòng）制系统进行决策。

开发人员可（kě）以开发跨（kuà）硬（yìng）件的（de）算（suàn）法并连接到机器人操作系（xì）统（tǒng） （ROS），通过 ROS 连接到传感器。摄像机（jī）、LiDAR 和 IMU 等特定传感器有ROS消息，可转换为MATLAB数据类型进行分析和可视化。设计人员可（kě）以（yǐ）实现常见传（chuán）感器处（chù）理工作流程自动化，比如导入和批处理大型数据集（jí）、传感（gǎn）器校准、降噪（zào）、几何变换、分割（gē）和配（pèi）准。

在（zài）获取（qǔ）到传感器的（de）数（shù）据之后，利用内置的（de） MATLAB 应（yīng）用程序，可交互地执行对（duì）象检（jiǎn）测和追踪、运动评估、三维点（diǎn）云处理和传感器融合。使（shǐ）用卷积（jī）神（shén）经网络 （CNN），运用深度（dù）学习进行图像分（fèn）类、回归分析和（hé）特征学习。将算法自动转换（huàn）为 C/C++、定点（diǎn）、HDL 或 CUDA 代码。

三、机器人路（lù）径规（guī）划和轨迹控制

运动规划是机器人（rén）控（kòng）制的重（chóng）要（yào）决策（cè）依据，是确保机（jī）器（qì）人达到目的的（de）最优路径并不与任何障碍物碰撞的手段（duàn）。

在进行机器人运动（dòng）规划和轨迹控制时，可以通（tōng）过（guò）以下的方式（shì）实现

1）使用（yòng） LiDAR 传感器数据，通（tōng）过 Simultaneous Localization and Mapping （SLAM） 创建环境地图；

2）通过（guò）设计路径（jìng）规（guī）划算法进行路径和运动规（guī）划，在受约束的（de）环境（jìng）中导航；

3）使用路径（jìng）规划器，计（jì）算任何给（gěi）定地图中的（de）无障碍路（lù）径；

4）实（shí）现状态机，定义决（jué）策所需的条件和行动（dòng）；

5）设计决（jué）策（cè）算法，让机器人在面对不确定情况（kuàng）时（shí）能做出决策，在协作环境中执行安全操作。

四、基于（yú）AI的机（jī）器人控制系（xì）统设（shè）计

如何赋予机（jī）器人自主学习（xí）的能力（lì），是人工智能领域的重要发展方向，为适应日趋复杂的应用场景，需要机器人（rén）系统学（xué）习大量（liàng）的（de）输入数（shù）据，自动优（yōu）化控（kòng）制策略。

利用MATLAB & Simulink可以实现基于强化学习的（de）机器（qì）人控制系统（tǒng）设计（jì）。设计人员使用（yòng）算法和应用程序，系统性地分析、设计和可视化复杂（zá）系统（tǒng）在时（shí）域和频域中的行为（wéi）。使用交互式方法（如（rú）波特回路（lù）整形和根轨迹方法）来自（zì）动调节补偿器参数。还（hái）可以调节增益调度控制器并指定多个（gè）调节目（mù）标，如参考（kǎo）跟踪、干扰抑制和稳定（dìng）裕（yù）度。并且可以实现代码（mǎ）生成和需求可追溯性，有助于验证设计人员的系统，确（què）认符合要求。