机器人系统开发（fā）中的关键技术的（de）理论阐（chǎn）述

近年（nián）来（lái），随着工业（yè） 4.0 标准的不断推进和人工智能、物联网、大（dà）数据等技术的快速发展，机器人产业迎来新一轮浪潮，正逐（zhú）步向系统化、模块化（huà）、智能化（huà）的方向发展。除了传统的工业（yè）机器人（rén）外（wài），在特（tè）种机器人和服（fú）务（wù）机器人领（lǐng）域，如水下机器（qì）人、娱乐机（jī）器人、医（yī）疗机器人、教育机器人、物流机器人等也都得到了大量的应用。

那（nà）么如何利用机器（qì）视觉、多传（chuán）感器（qì）融合、自主（zhǔ）导航、交互系统等技术进一步加速机器人产（chǎn）品的智能化融合，如何快（kuài）速有效（xiào）地提高产品开发效率，促（cù）进产（chǎn）品迭代周期就成为业界（jiè）产品研发的重（chóng）要课题。本文聚焦于感知、决策和执行等机器人系统开发全面环节，阐（chǎn）述如（rú）何利用MATLAB& Simulink将机（jī）          器人构（gòu）想、概（gài）念（niàn）转变为自主系统的相关技（jì）术环节，并展示系统级建（jiàn）模（mó）、仿真、测试及自动代码生成技（jì）术（shù）在（zài）产品开发中的实际应用（yòng）。Iframe

（自主（zhǔ）机器人（rén）的路径规划（huá）和导航）

使（shǐ）用 MATLAB 和 Simulink，您能够：

使用您开发的算（suàn）法连接并（bìng）控制（zhì）机器人。

开发（fā）跨（kuà）硬件的（de）算法并连接到机器人（rén）操作系统 （ROS）。

连接到各种（zhǒng）传感（gǎn）器和作动器，以便您发送（sòng）控制信号或分（fèn）析多种类型的数据。

可（kě）采用（yòng）多（duō）种语言（yán），如 C++/C++、VHDL/Verilog、结构（gòu）化文本（běn）和 CUDA，为（wéi）微控（kòng）制器、FPGA、PLC和 GPU 等嵌入式目标自（zì）动（dòng）生（shēng）成代码，从而摆脱手动编码。

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

通（tōng）过创（chuàng）建（jiàn）可共享的代（dài）码和应（yīng）用程序（xù），简化设计（jì）评审。

可利用遗留代码，并（bìng）与现有机器人系统集成。

使用 MATLAB 和 Simulink 简化机器人路径规划（huá）和导航（háng）的复杂任务。此演（yǎn）示介绍了如何仿真自主（zhǔ）机器人（rén），只使用三个组件：路径、汽车模型和路径跟踪（zōng）算法。

一、机器人物（wù）理系统建（jiàn）模（mó）

在机（jī）器人系统开发中，通（tōng）过对被（bèi）控物理系统进（jìn）行准（zhǔn）确（què）的建模仿真，可以帮助开发人员更加（jiā）容易设计（jì）出实现预定控制目标的控制（zhì）器并且评估（gū）机器人物理系统的行为。

在设计机器人硬件平台时，利（lì）用MATLAB和Simulink可以设（shè）计和分析三维刚（gāng）体机械机构（如汽（qì）车平台和机（jī）械（xiè）臂）和执行机构（gòu）（如机电或流体（tǐ）系统）。通（tōng）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（yǐ）直接使用现有CAD文件，添加摩（mó）擦等约束条件，使用电气、液压或气动以及其他组件（jiàn）进行多域系统建模。运行后，可将设计模型重用（yòng）为数字映（yìng）射（shè）。

在机器人物理系统（tǒng）设计领（lǐng）域（yù），MathWorks的Simscape产品系列提供全（quán）面的物理系统设计组件，包括（kuò）机械、电器、磁（cí）场、液压、气压和热等，可跨越复合物（wù）理区域进行建模。

二、机器人环境感知

机器人环境感知（zhī）是智能机器人的神经中枢，作用是获取（qǔ）机器人内（nèi）外部环境信息，并把这些信息（xī）反馈给控制系统（tǒng）进行决（jué）策。

开发人员可（kě）以开发跨（kuà）硬件的算法并连接到（dào）机器人操作系统 （ROS），通过 ROS 连接到传感器。摄像机、LiDAR 和 IMU 等特定（dìng）传感器有ROS消（xiāo）息，可转换（huàn）为MATLAB数（shù）据类型（xíng）进行分（fèn）析和可视（shì）化。设计人员可以实现常见传感器处理（lǐ）工作流程自（zì）动化，比如导（dǎo）入和批（pī）处理大（dà）型数据集（jí）、传感器校准、降噪、几（jǐ）何变换、分割和配（pèi）准。

在获取到传感器的数据之后，利用内置（zhì）的 MATLAB 应用（yòng）程序，可交互地执行对象（xiàng）检测和追踪、运动评估、三维点云处理和传（chuán）感（gǎn）器融合。使用卷积（jī）神经网络 （CNN），运用深度学习进行图像分类、回归分析和特征学习。将算法（fǎ）自（zì）动转换为 C/C++、定（dìng）点、HDL 或 CUDA 代（dài）码。

三、机（jī）器人路（lù）径规划和轨迹控制

运动规（guī）划是（shì）机器人控制的重要决策依（yī）据（jù），是确保机器人达到目的的最优路径并（bìng）不与任何障碍物碰撞的手（shǒu）段。

在（zài）进行机器（qì）人运动（dòng）规划（huá）和轨迹控（kòng）制时，可以（yǐ）通过（guò）以下（xià）的方式实现

1）使（shǐ）用（yòng） LiDAR 传感器数据，通过 Simultaneous Localization and Mapping （SLAM） 创建环（huán）境（jìng）地图；

2）通过设（shè）计路（lù）径规划算法进行路径和运（yùn）动规划，在受（shòu）约束的环境中导航；

3）使（shǐ）用路径规划器（qì），计算任何给定地（dì）图中的无障碍（ài）路径；

4）实现状（zhuàng）态（tài）机，定义决策所需的条件和行动；

5）设计决策算法，让机器人（rén）在面（miàn）对不确定情况时（shí）能做出决策，在协作环（huán）境（jìng）中执行安（ān）全操作。

四、基（jī）于（yú）AI的机器人控制系统设计

如何赋予机（jī）器人自主学习的能力，是人工智能领域的（de）重要（yào）发展方（fāng）向，为适（shì）应日趋复杂的应用（yòng）场景（jǐng），需（xū）要（yào）机器人系统学（xué）习大量的（de）输入数据，自动优化控制策略。

利用（yòng）MATLAB & Simulink可以实现基（jī）于强化（huà）学习的（de）机器人控制系（xì）统设计。设计人（rén）员使用（yòng）算法和应（yīng）用程序，系统性地（dì）分析、设计和可视化复杂系统在时域（yù）和频域（yù）中的行为（wéi）。使用交互式方（fāng）法（如波特回路整形和根（gēn）轨迹（jì）方法）来自（zì）动调节（jiē）补偿器参（cān）数。还可（kě）以调（diào）节增益调度控制器并指定多个调节（jiē）目标，如（rú）参考（kǎo）跟踪、干（gàn）扰（rǎo）抑制和稳（wěn）定裕度。并且可（kě）以实现代码（mǎ）生成和需求（qiú）可追（zhuī）溯性，有（yǒu）助于验证设计人员的（de）系（xì）统，确认符合（hé）要求。