机器人研究人员和工程师使用 MATLAB® 和 Simulink® 来设计、仿真和验证自主系统，涵盖从感知到运动的各个方面。
- 对机器人系统进行高度细化的建模，包括传感器噪声和电机振动。
- 仿真具有精确的运动学、动力学和接触属性的机器人系统。
- 设计和优化高级自主性和低级控制。
- 使用经过维护的算法库合成和分析传感器数据。
- 从仿真到硬件在环 (HIL) 测试，逐步验证机器人设计或算法。
- 通过 ROS 将算法部署到机器人，或直接部署到微控制器、FPGA、PLC 和 GPU。
“借助基于模型的设计和自动代码生成，我们能够处理 Agile Justin 高达 53 自由度的复杂系统。如果没有基于模型的设计，我们不可能为如此复杂且具有严苛实时性能要求的机器人系统构建控制器。”
处理传感器数据
使用 MATLAB 和 Simulink 中功能强大的工具箱实现传感器数据处理算法。
- 通过 ROS、串行和其他类型的协议连接到传感器。
- 可视化来自相机、声纳、激光雷达、GPS 和 IMU 的数据。自动执行常见的传感器处理任务，如传感器融合、滤波、几何变换、分割和配准。
与平台和目标通信
将自主算法部署到基于 ROS 的系统和微控制器，如 Arduino® 和 Raspberry Pi™。通过 CAN、EtherCAT®、802.11™、TCP/IP、UDP、I2C、SPI、MODBUS® 和 Bluetooth® 等协议与嵌入式目标通信。
“借助 MATLAB 和 Simulink，我们可以在一个集成式环境中进行控制算法开发、调试、数据分析等工作，而不必在多个工具之间来回切换。这种集成缩短了项目整体开发时间，减少了出错的机会。”
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