机器人系统开发中（zhōng）的（de）关键（jiàn）技术的理（lǐ）论阐述

近年来，随着工业 4.0 标准的不断推进和人工智能、物联网（wǎng）、大数据等（děng）技术的快速发（fā）展，机器人产业迎（yíng）来新一（yī）轮浪潮，正逐（zhú）步（bù）向系统化、模块（kuài）化、智能化的方向发（fā）展（zhǎn）。除了传统的工业机（jī）器人外（wài），在（zài）特种机器（qì）人（rén）和服务机器人领域，如水下机器人（rén）、娱乐机器（qì）人、医疗机器人、教育机器人、物流（liú）机器人等也都得到了大量的应用。

那么如何利用机器视觉、多（duō）传感器融合、自主导航、交（jiāo）互系统等技（jì）术（shù）进一步（bù）加速（sù）机器人产品的智能（néng）化融（róng）合，如何快速有（yǒu）效地提高产品（pǐn）开发效率，促进产品迭代周期就成为业界产品研发的重要（yào）课题。本（běn）文（wén）聚焦于感（gǎn）知（zhī）、决策和执行（háng）等机器人系统开发全面环节，阐（chǎn）述如何利（lì）用MATLAB& Simulink将机          器人构（gòu）想、概念转变为自主系统（tǒng）的相关技术环节，并（bìng）展示系统级建模、仿真、测试及自动代码生成技（jì）术在（zài）产品（pǐn）开发中的（de）实际应用。Iframe

（自主机（jī）器人的（de）路（lù）径规（guī）划（huá）和导航）

使用（yòng） MATLAB 和 Simulink，您能够：

使用您开发的算（suàn）法连接并控（kòng）制机器人。

开（kāi）发跨硬件的（de）算法（fǎ）并连（lián）接到机器人操（cāo）作（zuò）系统 （ROS）。

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

可采用多种语言，如 C++/C++、VHDL/Verilog、结构化文本（běn）和 CUDA，为微控制器、FPGA、PLC和（hé） GPU 等嵌入式目标自动生成（chéng）代码，从而摆脱手动编（biān）码。

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

通过（guò）创建可（kě）共享（xiǎng）的代码（mǎ）和应（yīng）用程序，简化设（shè）计评审。

可利用遗留代（dài）码，并与现有机（jī）器人系（xì）统（tǒng）集成。

使用 MATLAB 和（hé） Simulink 简（jiǎn）化机器人路（lù）径规划和（hé）导航的复杂任务。此演示（shì）介绍了如何仿真自主机（jī）器人，只使用三个组（zǔ）件：路径（jìng）、汽车模（mó）型和路径（jìng）跟（gēn）踪（zōng）算法（fǎ）。

一、机器（qì）人物理系统建模

在机器人系统开发中（zhōng），通过对被控物理（lǐ）系统进行准确的建（jiàn）模（mó）仿（fǎng）真，可以帮助（zhù）开发人员更（gèng）加容易设计出实（shí）现预定控制（zhì）目标的控制器并且（qiě）评估机器人物理系统的行为。

在（zài）设计机（jī）器人（rén）硬（yìng）件平台时，利（lì）用MATLAB和Simulink可（kě）以设计和分（fèn）析三维刚（gāng）体机械（xiè）机构（如汽车平（píng）台（tái）和机（jī）械臂）和执行机构（如机（jī）电或流体系统（tǒng））。通过直接向 Simulink 中导入URDF文件或（huò）利用 SolidWorks和Onshape等（děng）CAD 软件，可（kě）以直接使用现有CAD文件，添加摩擦等约束条（tiáo）件，使（shǐ）用电气、液（yè）压或气动以（yǐ）及（jí）其他组件进行多（duō）域系（xì）统建模。运（yùn）行后，可将设（shè）计模型重用为数（shù）字（zì）映（yìng）射。

在机器（qì）人物（wù）理系统设计领域，MathWorks的（de）Simscape产（chǎn）品系列（liè）提供全面的（de）物理（lǐ）系（xì）统（tǒng）设计组件，包括（kuò）机械、电（diàn）器、磁场、液压、气压和热等，可跨越复（fù）合物（wù）理区域（yù）进行建模。

二、机器人环境感知（zhī）

机器人环境（jìng）感知是智能机器人的神经中枢，作用（yòng）是获取机器人内外部环境信息，并把这些（xiē）信息反馈给控制系统进（jìn）行（háng）决策。

开发人员可以（yǐ）开发跨硬件的算法并连接到机器（qì）人操作系统 （ROS），通（tōng）过 ROS 连接到传感器。摄像机（jī）、LiDAR 和 IMU 等特定传感器（qì）有（yǒu）ROS消（xiāo）息，可转换（huàn）为MATLAB数据类型进行分析和（hé）可视（shì）化。设计人（rén）员可以实现常见传感器处理工作（zuò）流程自动化，比如导入和批处理大型数据集、传感器校准、降（jiàng）噪、几何（hé）变换、分割和配准。

在获取到（dào）传感器的数据（jù）之后，利用内置的 MATLAB 应用程序，可交互（hù）地执行对（duì）象检测和追踪、运动评估、三（sān）维点云处（chù）理和传（chuán）感器融合（hé）。使（shǐ）用卷积神经网络 （CNN），运用深度学习进（jìn）行图像分类、回（huí）归（guī）分析和（hé）特（tè）征学习。将（jiāng）算法（fǎ）自（zì）动转（zhuǎn）换为 C/C++、定点、HDL 或 CUDA 代码。

三、机（jī）器人路径规划（huá）和轨（guǐ）迹控制（zhì）

运动规划是机器人控制的重（chóng）要决策依据，是确保机（jī）器（qì）人达到（dào）目的（de）的最优路（lù）径并不与任（rèn）何障碍物（wù）碰撞的手（shǒu）段。

在进行机（jī）器人（rén）运动规（guī）划和轨迹控制（zhì）时，可以通过以下的方式实现（xiàn）

1）使用 LiDAR 传感器数据，通（tōng）过 Simultaneous Localization and Mapping （SLAM） 创建（jiàn）环（huán）境地图；

2）通过（guò）设计路（lù）径规（guī）划算法进行路径和运（yùn）动规划，在受约（yuē）束的环境中导航；

3）使用（yòng）路径规划器，计算（suàn）任何（hé）给定地（dì）图（tú）中的无障碍路径（jìng）；

4）实现（xiàn）状态机，定义决策（cè）所需的条件和行（háng）动；

5）设计（jì）决（jué）策算法，让机器人在（zài）面（miàn）对不确定情况时能做（zuò）出决策（cè），在（zài）协作环境中执行安（ān）全操作。

四、基（jī）于AI的机器（qì）人控制系统设计

如何赋予（yǔ）机器人（rén）自主学习的能力，是人（rén）工智能领（lǐng）域（yù）的重要发展方向，为适应日趋复杂的应用场景，需要机器人系统学习大量的输入数据（jù），自动优化（huà）控（kòng）制（zhì）策（cè）略。

利用（yòng）MATLAB & Simulink可以实现基于强化学习的机（jī）器人控制系统（tǒng）设（shè）计。设计人员使用算法和应（yīng）用（yòng）程序（xù），系统性地（dì）分析、设计和可视（shì）化（huà）复杂系统（tǒng）在（zài）时域和频（pín）域中的行为。使用（yòng）交互式方法（如波特回路整形和根轨迹方法（fǎ））来自动调节补（bǔ）偿器参数。还可以调节增益调（diào）度控制器并指（zhǐ）定多个调节目标，如参考跟踪、干扰抑制和稳定裕度。并且可以实（shí）现代码生成（chéng）和需求可追溯（sù）性，有助于验证设计人员的系统，确认（rèn）符合要（yào）求（qiú）。