MATLAB 和 Simulink 为开发机器人操作臂提供专用算法、仿真工具、ROS 支持和硬件连接。
借助 MATLAB 和 Simulink，您能够：
- 将 CAD 中的机械设计与电气系统模型相集成
- 分析功耗以选择最高效的设计和轨迹
- 将内置算法和传感器模型用于涉及感知和运动规划的机器人操作臂应用
- 设计机器人控制算法，在三维仿真环境中使用机器人模型进行仿真
- 通过连接外部仿真器或真实机器人来评估机器人操作算法
- 使用 MATLAB 和 Simulink 连接并控制机器人，例如 UR Cobots
- 自动生成产品级代码以部署到机器人控制器和机载计算板卡
- 使用软件提供的参考应用示例来推进机器人项目，这些示例包含用于开发自主机器人应用的集成工作流
“借助 Robotics System Toolbox，我们能够无缝连接到机器人，并使用 MATLAB 中开发的算法直接加以控制，从而最大限度地缩短了开发时间。我们利用节省的时间进一步研究新的触觉目标识别算法。”
使用 MATLAB 和 Simulink 开发机器人操作臂
机器人感知
现代工业机器人操作臂（如协作机器人 (Cobot)）需要使用传感器数据和人工智能来感知周围环境，因此离不开机器人感知。借助 MATLAB 和 Simulink，您可以整合来自单个或多个传感器的数据，开发机器人感知算法。MATLAB 和 Simulink 支持您：
- 连接传感器和外围设备
- 分析和比较传感器数据以感知环境
- 从图像、视频、激光雷达和其他类型的传感器获得深度信息
- 提供对所抓取目标进行分类和检测的功能
- 使用软件提供的各种计算机视觉算法来估计目标的位姿和抓取点
- 通过 ROS 网络连接到 ROS 或 ROS 2 中间件以输入传感器数据
基于仿真的机器人应用测试
仿真在虚拟环境中进行，有助于在设计早期阶段检测错误，具有较强的可重复性，且模型参数易于更改，还可降低硬件测试的风险和成本。MATLAB 和 Simulink 提供以下功能：
- 使用抽象运动模型快速验证机器人算法
- 使用并行计算快速探查整个设计空间
- 将优化算法应用于控制器和被控对象以找到最佳设计
- 为工业操作臂应用集成真实传感器，如立体相机、编码器和扭矩传感器
- 在 Simulink 和 Gazebo 之间执行确定性协同仿真
- 对接三维物理仿真器，在现实世界的仿真环境中验证机器人模型。
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