MATLAB y Simulink para
MATLAB y Simulink ofrecen algoritmos, herramientas de modelado y simulación, conectividad con hardware y ROS para desarrollar robots móviles autónomos (RMA), robots de servicio y otros vehículos terrestres no tripulados (VTNT).
Con MATLAB y Simulink, puede:
- Importar modelos virtuales de un robot y perfeccionar los requisitos del diseño mecánico y los componentes eléctricos
- Simular modelos de sensores para sistemas de navegación inercial y sensores de GNSS
- Localizar un robot usando algoritmos de filtro de partículas y localización Montecarlo
- Crear mapas de entorno utilizando algoritmos de localización y mapeo simultáneos (SLAM)
- Identificar trayectorias óptimas utilizando algoritmos de planificación de trayectorias tales como A* y RRT
- Evaluar la optimalidad de trayectorias utilizando métricas de trayectoria tales como fluidez y evitación de obstáculos
- Navegar en entornos dinámicos utilizando algoritmos de control de evasión de obstáculos y seguimiento de trayectorias
- Generar automáticamente código de producción para plataformas de hardware
Uso de MATLAB y Simulink para
robots móviles
Desarrollo de plataformas
Cree o importe modelos físicos y simule la dinámica de robots con ruedas y extremidades. Aplique restricciones del mundo real, tales como fuerzas de contacto y pares motor, para analizar los efectos de un algoritmo en la plataforma de hardware. Con MATLAB y Simulink, puede:
- Usar modelos de movimiento cinemático y codificadores de ruedas para diseños típicos de robots móviles, tales como accionamiento diferencial o dirección Ackermann
- Diseñar un modelo dinámico detallado con un modelado físico de la mecánica del robot
- Importar diseños mecánicos desde software CAD y conectarlos con sistemas eléctricos y de control en un único modelo de simulación
- Establecer una interfaz con simuladores de robots externos como Gazebo para modelar el entorno
- Conectar con middleware de ROS/ROS2
Percepción y localización
Habilite la visión robótica para crear mapas de entorno y localizar un robot móvil. Desarrolle aplicaciones de mapeo, localización y detección de objetos usando modelos de sensores y algoritmos prediseñados para que un robot móvil pueda aprender a reconocer su entorno y ubicación. Con MATLAB y Simulink, puede:
- Simular y fusionar lecturas de sensores IMU y GPS para una estimación precisa de la posición
- Localizar un robot basado en LiDAR utilizando algoritmos de localización Montecarlo adaptativa
- Crear y visualizar mapas 2D y 3D con SLAM de LiDAR o SLAM visual monocular
- Mejorar la precisión de los mapas modificando los cierres de lazo con la app SLAM Map Builder de forma interactiva
- Representar entornos dinámicos mediante el diseño y visualización de mapas de ocupación egocéntricos
- Detectar, identificar y rastrear objetos para la navegación segura de robots usando algoritmos de Deep Learning y Machine Learning, tales como YOLO, SSD y CNN
Planificación y control del movimiento
Identifique trayectorias para que un robot móvil llegue a su destino. Genere waypoints y envíe comandos de control para seguir una trayectoria global o local. Para que un robot móvil pueda orientarse en un entorno desconocido, MATLAB y Simulink proporcionan algoritmos de planificación de búsquedas y muestreo, así como algoritmos de control de seguimiento de trayectorias. Con MATLAB y Simulink, un robot puede:
- Identificar la trayectoria más corta y sin obstáculos usando algoritmos tales como A* y RRT
- Navegar con seguridad alrededor de obstáculos en un entorno dinámico con la replanificación local
- Visualizar y evaluar la trayectoria planificada con métricas tales como la fluidez y la distancia a los obstáculos
- Optimizar la trayectoria a través del control predictivo de modelos no lineal
- Seguir la trayectoria planificada utilizando el controlador Pure Pursuit
- Calcular comandos de dirección para evitar obstáculos con histogramas de campo vectorial
- Evitar obstáculos utilizando métodos de reinforcement learning, como DDPG
Pruebas basadas en simulación
Detecte errores de diseño con simulación, y reduzca el riesgo y el coste de las pruebas de hardware. MATLAB y Simulink ofrecen apps interactivas y herramientas de simulación para optimizar el rendimiento, así como el tiempo de desarrollo y pruebas, para aplicaciones de robots móviles. Con MATLAB y Simulink, puede:
- Generar trayectorias para emular movimientos de sensores y calibrar su rendimiento
- Eliminar las fuentes de error de los codificadores de ruedas mediante el análisis de la estimación de odometría
- Utilizar modelos abstractos para validar rápidamente algoritmos autónomos o crear modelos de mayor fidelidad
- Conectar con Gazebo para la cosimulación sincronizada en el tiempo y probar algoritmos en simulaciones de lazo cerrado
- Ejecutar algoritmos de navegación en varios escenarios de casos extremos antes de desplegarlos en la plataforma móvil
- Generar automáticamente código C/C++, VHDL®/Verilog® y CUDA® C/C++ que se empleará en producción y para el prototipado rápido
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