机器（qì）人系统开发中（zhōng）的关键技术的（de）理（lǐ）论阐述

近年（nián）来，随着工业 4.0 标（biāo）准（zhǔn）的不断推进和人（rén）工（gōng）智能、物联网、大数据等技术的快速（sù）发展（zhǎn），机器人产业迎来新一轮浪潮（cháo），正逐步向系统化、模（mó）块化、智能化的方向发展。除了传统的工业机器人外，在特（tè）种机（jī）器人和（hé）服务机器人领域，如水下机器（qì）人、娱乐机器人（rén）、医疗机器人、教育机器人、物（wù）流机器人等（děng）也都得到了大量的（de）应用。

那么如何利用（yòng）机器视觉（jiào）、多传感（gǎn）器融（róng）合、自（zì）主（zhǔ）导航、交互系统等技术进（jìn）一步（bù）加（jiā）速（sù）机器人产（chǎn）品的智（zhì）能化融（róng）合，如何快速有效地提高产（chǎn）品开（kāi）发效率，促进产品（pǐn）迭代（dài）周期就（jiù）成（chéng）为业界（jiè）产品研发的重要课题。本（běn）文聚焦于感知（zhī）、决策和执行等机器人系统开（kāi）发全面环节，阐述如何利用（yòng）MATLAB& Simulink将机（jī）          器人构（gòu）想、概念转变为自主（zhǔ）系统的相关技术环节，并展示系统级建（jiàn）模、仿真、测试（shì）及自（zì）动（dòng）代码生成技术在（zài）产品开发中（zhōng）的实（shí）际（jì）应用。Iframe

（自主机器人（rén）的路径规划（huá）和导航）

使用 MATLAB 和（hé） Simulink，您能够：

使用您（nín）开（kāi）发（fā）的算法（fǎ）连接并控制机（jī）器人。

开发跨硬（yìng）件的算法并连接到机器（qì）人操作系统 （ROS）。

连接到（dào）各种传感器和作动器，以便您发送控制信号或（huò）分析多种类型的数据。

可（kě）采用多（duō）种语言，如 C++/C++、VHDL/Verilog、结构化文（wén）本和 CUDA，为微控制（zhì）器（qì）、FPGA、PLC和 GPU 等嵌（qiàn）入式（shì）目标自动生（shēng）成（chéng）代码，从（cóng）而摆脱（tuō）手动编码。

使用预置的硬件支持包，连接到低（dī）成（chéng）本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。

通过创建可共享的代码和应用（yòng）程序，简化设计评审。

可（kě）利（lì）用遗留代码，并（bìng）与现（xiàn）有机（jī）器人系统集成。

使用 MATLAB 和 Simulink 简化机器人路径规划和（hé）导航的复杂（zá）任（rèn）务。此演示介绍了如何仿真自主机器人（rén），只使（shǐ）用三个组件：路径、汽车模型（xíng）和路径跟（gēn）踪算法。

一、机器人物理（lǐ）系（xì）统建（jiàn）模

在机器（qì）人系（xì）统开发中，通过对被控物理系统进行准确（què）的建模仿真，可（kě）以帮助开发人员更加容易设计出（chū）实（shí）现预定控制目标（biāo）的（de）控（kòng）制（zhì）器并且评估机（jī）器（qì）人物理系统的行为。

在设计（jì）机器人硬件平（píng）台时，利用MATLAB和Simulink可以设计（jì）和分析三维刚体（tǐ）机械（xiè）机构（如汽车平台和机械臂）和执（zhí）行机构（如机电或流体（tǐ）系统）。通过（guò）直（zhí）接（jiē）向 Simulink 中（zhōng）导入URDF文件或利用 SolidWorks和Onshape等CAD 软件，可以直接使用现有（yǒu）CAD文件，添加摩擦等约束条件，使用（yòng）电气（qì）、液压或气动以及其他组（zǔ）件（jiàn）进行多域系统建模。运行后，可将设计模型重用为数字映（yìng）射。

在机器人物（wù）理（lǐ）系统设计领域，MathWorks的Simscape产品系列提供全面的物理系（xì）统（tǒng）设计组件，包括机械、电器（qì）、磁场（chǎng）、液压、气（qì）压和热等，可跨（kuà）越复合物理区域进行建模。

二、机器人环境感知

机器人环境感知是智能机器人的神（shén）经中枢，作用是（shì）获（huò）取机器人（rén）内（nèi）外部环境信息，并把（bǎ）这些（xiē）信息（xī）反馈给控制系统进行决策。

开发人员可以开（kāi）发跨（kuà）硬件的算法并连接到机器人（rén）操（cāo）作系统 （ROS），通过（guò） ROS 连接到（dào）传感器（qì）。摄像机、LiDAR 和 IMU 等特定传（chuán）感器有ROS消息（xī），可转（zhuǎn）换为MATLAB数（shù）据类型进行分析和可视化。设计（jì）人员（yuán）可以实现常（cháng）见传感器处理工作流程自（zì）动化，比如导入和批处理大型数据集、传感器校准、降（jiàng）噪、几（jǐ）何变换、分割和配准。

在获取到传（chuán）感器的数（shù）据之后，利（lì）用内置的 MATLAB 应（yīng）用程序，可（kě）交互地执行对象检测和追踪、运（yùn）动评估、三维点云处理和传感器融合。使用卷积神经网络 （CNN），运（yùn）用（yòng）深度学习进行（háng）图像分类、回归分析和特征学习。将算法自动转换为 C/C++、定点、HDL 或 CUDA 代码（mǎ）。

三、机器人路径规划和（hé）轨（guǐ）迹控制

运动规划是机器人控（kòng）制的重要决策依（yī）据，是确（què）保机（jī）器人达到目的的最优路径并（bìng）不与任何障碍（ài）物碰撞的（de）手段。

在进行机器人运（yùn）动规（guī）划和轨迹控制时，可以通过以下的（de）方式实现

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

2）通过设计路（lù）径规划算（suàn）法进行路径和（hé）运动规划，在受（shòu）约束的环境中导航；

3）使用路（lù）径（jìng）规划器，计算任何给定地（dì）图中的无障（zhàng）碍路（lù）径；

4）实现状（zhuàng）态机，定义（yì）决策所需（xū）的条件和行动；

5）设（shè）计决策算法，让机器（qì）人在面（miàn）对不确定情况时能（néng）做出决策，在协作环境中（zhōng）执行安全操作。

四、基于AI的（de）机器人控制系统（tǒng）设计

如何赋予机器人自主学习的（de）能力（lì），是（shì）人工（gōng）智（zhì）能领域的（de）重要发（fā）展方向，为适（shì）应日（rì）趋（qū）复（fù）杂的应（yīng）用场（chǎng）景，需要（yào）机器人系统（tǒng）学习大量的（de）输入数据，自动优化控制（zhì）策略。

利用MATLAB & Simulink可以（yǐ）实现基于强化学习的机器人控制系统设计。设计人员使用（yòng）算法和应用程序，系统性（xìng）地（dì）分析、设计（jì）和可视化（huà）复杂系统在时域和频域中的行为。使用交互式方法（如波特回路整形和根（gēn）轨迹（jì）方法）来自动调节（jiē）补偿器参数。还（hái）可以调节增益调（diào）度控制器并指定多个（gè）调节目标，如参考跟踪、干扰抑（yì）制和稳定裕度。并且（qiě）可以实（shí）现代码（mǎ）生成（chéng）和需（xū）求（qiú）可追溯性，有助（zhù）于验证设计人员的系统，确认符（fú）合要求。