机器人系统开发中（zhōng）的关键技术的理论阐述

近年来，随着工业 4.0 标准（zhǔn）的不（bú）断推进和人工智能（néng）、物联网（wǎng）、大数据（jù）等技术（shù）的快（kuài）速发展，机器人（rén）产业迎（yíng）来新一轮浪潮，正逐步向系统（tǒng）化、模块化、智能化的方向发展（zhǎn）。除了传（chuán）统的（de）工业机器人外，在（zài）特种机器人和服务机（jī）器人领域，如水下机（jī）器人、娱（yú）乐机（jī）器人、医疗机器人（rén）、教育（yù）机器人、物流机器人（rén）等也都（dōu）得到（dào）了大量的（de）应用。

那么如何（hé）利用机器视觉、多传感器融合、自主（zhǔ）导（dǎo）航、交互系统等技术（shù）进一步加速机器（qì）人（rén）产品（pǐn）的（de）智能化融（róng）合，如何快速有效地提高（gāo）产品开发效率（lǜ），促进产（chǎn）品迭代周期就成为业界（jiè）产品研发的（de）重要课题（tí）。本文聚焦于感（gǎn）知、决策和执行等机器人系统开发（fā）全（quán）面环节，阐（chǎn）述如何利（lì）用MATLAB& Simulink将机          器人构想、概念转变为自主（zhǔ）系统的（de）相关技术环节，并展示系统级建模、仿（fǎng）真、测（cè）试及自动代（dài）码生（shēng）成技术在产品（pǐn）开（kāi）发中的实际（jì）应用。Iframe

（自主机（jī）器人的（de）路径规划和导航）

使用 MATLAB 和 Simulink，您能够：

使用（yòng）您开发（fā）的（de）算法连接并控制（zhì）机器人。

开（kāi）发跨硬件的算法（fǎ）并连接到机（jī）器（qì）人操作系统（tǒng） （ROS）。

连接到各种传感器和作动（dòng）器（qì），以便您发（fā）送控制信号或分析多种类型的数据（jù）。

可（kě）采用多种（zhǒng）语言，如 C++/C++、VHDL/Verilog、结（jié）构化文本和 CUDA，为微（wēi）控制器、FPGA、PLC和 GPU 等（děng）嵌入式目标（biāo）自动生成代码（mǎ），从而摆脱手动编码。

使用预置的硬件支持包，连接到低成本硬件，如 Arduino 和（hé） Raspberry Pi。

通过创建可（kě）共（gòng）享的代码和应用程序（xù），简（jiǎn）化设计评审。

可利用遗留代（dài）码，并与（yǔ）现有机器人系统集成（chéng）。

使用 MATLAB 和（hé） Simulink 简化机器人（rén）路径规划（huá）和导航的（de）复杂任务。此（cǐ）演示介绍了如（rú）何仿真自主机（jī）器人，只使用（yòng）三个（gè）组件：路径、汽车模型和路径跟（gēn）踪（zōng）算（suàn）法。

一、机器人物理系（xì）统建（jiàn）模

在机器人系统开发中，通过对被控（kòng）物理系统进行准确的建模仿真，可以（yǐ）帮助（zhù）开发人员更加（jiā）容易设计出实（shí）现（xiàn）预定控制目（mù）标的控制（zhì）器并且评估（gū）机器人物理系统的（de）行为。

在设计机器人硬件平台时，利用（yòng）MATLAB和Simulink可以设计和分析（xī）三（sān）维刚（gāng）体（tǐ）机械机构（如汽车平台和机械臂（bì））和执（zhí）行机构（如（rú）机电或流体系统（tǒng））。通过直接向 Simulink 中导（dǎo）入URDF文件或利用 SolidWorks和Onshape等CAD 软件，可以（yǐ）直（zhí）接使用现有CAD文件，添加摩擦等约束条（tiáo）件（jiàn），使用（yòng）电（diàn）气（qì）、液（yè）压（yā）或气动以及其他组件进（jìn）行多（duō）域系统（tǒng）建模。运（yùn）行后，可（kě）将设计（jì）模型重用为（wéi）数字映射。

在机器（qì）人物理系统设计领域，MathWorks的Simscape产品（pǐn）系列提供（gòng）全面（miàn）的物理系统设计（jì）组件，包括机械、电器、磁（cí）场（chǎng）、液压、气压和热（rè）等，可跨越复（fù）合物理区域进行（háng）建模。

二、机（jī）器人环境感知

机器人环境感知是智能机器人的神经中枢，作用是获取机器人内外（wài）部（bù）环境信息，并把这些信息反馈（kuì）给控制系统进行（háng）决策。

开发人员可以开发跨硬件（jiàn）的算法（fǎ）并连接到机器人操（cāo）作系统 （ROS），通过 ROS 连接到传感器（qì）。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（lèi）型进行分析和（hé）可视化。设（shè）计（jì）人员可以实现常见传感器处理（lǐ）工作流程自动化，比如（rú）导入和批处理大（dà）型数据集、传感器（qì）校（xiào）准（zhǔn）、降噪、几（jǐ）何变换、分割和配准。

在获取到传感（gǎn）器的数（shù）据之后，利用内置的 MATLAB 应用程序（xù），可交互地执行对象检测和追踪（zōng）、运（yùn）动评估、三维（wéi）点云处理和（hé）传感器融合。使（shǐ）用卷积神经网络 （CNN），运用深度学习进（jìn）行图像分类、回归分析和特征学（xué）习。将（jiāng）算法自动（dòng）转（zhuǎn）换（huàn）为 C/C++、定（dìng）点、HDL 或（huò） CUDA 代码。

三、机器人（rén）路径规划和轨迹（jì）控制

运动规划是机器人控制的重要决策依据，是确保机器人（rén）达到目的的最（zuì）优路（lù）径并不与任何障碍物（wù）碰撞的手段（duàn）。

在进行（háng）机器人运（yùn）动规划和轨迹控制时（shí），可以（yǐ）通（tōng）过以下的方式实现

1）使用（yòng） LiDAR 传感器数据，通过（guò） Simultaneous Localization and Mapping （SLAM） 创建环境（jìng）地图；

2）通过设计（jì）路径规划算法（fǎ）进行路径和（hé）运动（dòng）规划，在受约束（shù）的环（huán）境中导航；

3）使（shǐ）用路径规（guī）划器，计（jì）算任何（hé）给（gěi）定地图中的无障碍路径；

4）实现（xiàn）状态机，定义决策所（suǒ）需的条件和行（háng）动；

5）设（shè）计决策算法，让（ràng）机器人在面对不确定情况（kuàng）时能做出决策，在（zài）协作环境中执行安（ān）全操作。

四、基于AI的机器人（rén）控制系统设计（jì）

如何赋予机器人自主学习的能力，是人工智能领域的重要发展方向，为适应日趋复杂（zá）的应（yīng）用场景，需要机器人（rén）系统学习大（dà）量的输（shū）入数据，自（zì）动（dòng）优（yōu）化控（kòng）制策略。

利用MATLAB & Simulink可（kě）以实现基于强化学习的机器人控（kòng）制系统设计。设计（jì）人员使用算法和（hé）应用程序，系统性地分析、设（shè）计（jì）和（hé）可视化复（fù）杂系统在时域和频域中的行为。使用交互式（shì）方法（如波特回路（lù）整形和根轨迹方法（fǎ））来自动调节补（bǔ）偿器（qì）参数。还可以调节增益（yì）调度控制器并指定多个调节目标，如（rú）参考跟踪、干扰抑制和稳（wěn）定裕度。并且（qiě）可以实现代码生成和需求（qiú）可追（zhuī）溯性，有助（zhù）于验证设计人员的系统，确认（rèn）符合要求。