机器人系统开发中的（de）关（guān）键技术的理论阐述

近年来，随着工业 4.0 标准的不断（duàn）推进（jìn）和人工智能、物联网、大数据等技术的快速（sù）发展，机器人产业迎来新一轮浪潮，正（zhèng）逐（zhú）步向系（xì）统化、模块化、智能化的方向发展。除了（le）传统的工业机器人外，在特（tè）种（zhǒng）机器人和服务机器人领（lǐng）域，如水（shuǐ）下（xià）机器人、娱乐机器（qì）人、医疗机（jī）器人、教育机器人、物流机（jī）器人等也都（dōu）得到了大量的应用。

那么如何利用机器视觉、多（duō）传感器融（róng）合、自主导（dǎo）航、交互系统等（děng）技术进（jìn）一（yī）步加速机器人产品的（de）智（zhì）能化（huà）融合，如何快速有效地提高（gāo）产品开发效率，促进产品迭代周期就成为业界产品研（yán）发的重要课（kè）题。本文聚焦于（yú）感知、决策和执行等机器人系统开发全面环节，阐述（shù）如（rú）何利用（yòng）MATLAB& Simulink将机          器人构想、概念转变为自主系统的相关技术环节，并展示系统级（jí）建模、仿真、测试及自动（dòng）代码生成技术在（zài）产品（pǐn）开（kāi）发（fā）中的实际应用。Iframe

（自主机器人的路径（jìng）规划和（hé）导（dǎo）航）

使用 MATLAB 和（hé） Simulink，您能够（gòu）：

使用您（nín）开发的（de）算法连（lián）接并控（kòng）制机器人（rén）。

开发跨硬（yìng）件的算（suàn）法并连接到机器（qì）人操作（zuò）系统 （ROS）。

连接到各种传感器和作动器（qì），以便（biàn）您发送控制信号或（huò）分析多种类（lèi）型的数据（jù）。

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

使用（yòng）预置的（de）硬件支持包，连接到低成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。

通过创建（jiàn）可共（gòng）享的代码和（hé）应用程序，简化设计评审。

可（kě）利用遗留代码，并与现有机器人系统集成（chéng）。

使用 MATLAB 和 Simulink 简化机器人路（lù）径规划和（hé）导航的复杂任务。此演（yǎn）示介绍了如何仿真自主（zhǔ）机器人，只使用三（sān）个组件：路（lù）径（jìng）、汽（qì）车模型和路（lù）径跟踪算（suàn）法（fǎ）。

一、机器人物理系统建模

在机器人系统开发中，通过对被控物理系统（tǒng）进行准确的建模仿真，可以（yǐ）帮助开发人员更（gèng）加容易设计出实现预（yù）定控（kòng）制目（mù）标的控制器并且评估机器（qì）人（rén）物理系统的行为。

在（zài）设计机器人（rén）硬（yìng）件平台时，利用MATLAB和Simulink可以设计和分析三（sān）维刚体机械机构（如汽车平（píng）台和机械臂）和执行（háng）机构（gòu）（如机电或（huò）流体系统）。通过直接向 Simulink 中导入（rù）URDF文件或利用 SolidWorks和Onshape等（děng）CAD 软件（jiàn），可以直接使用现有CAD文件，添加（jiā）摩擦等约束（shù）条件，使用电（diàn）气、液压或气动以及其（qí）他组（zǔ）件进行多域系统建模。运行后，可将设计模型重用为数字映（yìng）射。

在机器人物理系统设（shè）计领（lǐng）域，MathWorks的Simscape产（chǎn）品系列提供（gòng）全面的物理（lǐ）系统（tǒng）设计组件，包括机械、电器、磁场（chǎng）、液压、气（qì）压和热等，可跨越（yuè）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（de）神经中枢，作用（yòng）是获取机（jī）器人内外部环境信息，并把（bǎ）这（zhè）些信息反馈给控制系统进行决策。

开发（fā）人员可以开发跨硬件的算法并连接到机器人（rén）操作系统 （ROS），通过 ROS 连接到传（chuán）感器。摄像机、LiDAR 和 IMU 等特定（dìng）传感器有（yǒu）ROS消息，可转换为MATLAB数据类型进行分析（xī）和可视化。设计（jì）人（rén）员可以实现常见（jiàn）传感器处理工作流程自动（dòng）化，比如导入（rù）和批处理（lǐ）大型数据集、传感（gǎn）器校（xiào）准、降噪、几（jǐ）何（hé）变换、分割（gē）和配准。

在（zài）获取到传感器的数（shù）据之后，利用内置（zhì）的 MATLAB 应（yīng）用程序，可交互地（dì）执行对象检测和追踪、运动评估、三（sān）维点云处理（lǐ）和传感器融（róng）合。使用（yòng）卷积神经网络 （CNN），运用深度学习进行图像分类（lèi）、回归分析和特（tè）征（zhēng）学习（xí）。将算法自动（dòng）转（zhuǎn）换为（wéi） C/C++、定点、HDL 或 CUDA 代码。

三（sān）、机器人（rén）路径规（guī）划和轨迹（jì）控制

运动规划是机器人控制的重（chóng）要决策依据，是确保机器人达到目的的最优路径（jìng）并不与任何障碍物（wù）碰（pèng）撞的手段。

在进（jìn）行机（jī）器人运（yùn）动规（guī）划和轨（guǐ）迹控（kòng）制时，可（kě）以（yǐ）通过以（yǐ）下的方式实现

1）使用（yòng） LiDAR 传感（gǎn）器数据，通过 Simultaneous Localization and Mapping （SLAM） 创（chuàng）建环境地（dì）图；

2）通过设计路（lù）径规划算（suàn）法进行（háng）路径和运动（dòng）规划，在受约束的环（huán）境中导航；

3）使用路（lù）径规划器，计算任何给（gěi）定地图中的无障碍路径；

4）实现状态机，定义决策（cè）所需的条件（jiàn）和行动；

5）设计决策算法，让机器人在面（miàn）对不（bú）确定情况（kuàng）时能做出决策，在协作（zuò）环境中执行安全操（cāo）作（zuò）。

四、基（jī）于AI的机器人控制系统设计（jì）

如何（hé）赋（fù）予机器人自主学习（xí）的能力（lì），是人工智能领域（yù）的重（chóng）要发展方向，为适应（yīng）日趋复杂的应用场（chǎng）景（jǐng），需要机器（qì）人系统学习大量的输入数据，自动优（yōu）化控（kòng）制策略。

利（lì）用MATLAB & Simulink可（kě）以实现基于强化（huà）学习的机器人控制系统设计。设（shè）计人员使（shǐ）用算法（fǎ）和（hé）应用程序，系统性地分析、设计和（hé）可视化复杂系统在时域和频域中的行为。使用交互（hù）式方法（fǎ）（如波特回路整形（xíng）和根轨迹方（fāng）法）来自动调节补偿（cháng）器参数。还可以调（diào）节增益调度（dù）控制器并指定多个调节目标，如参考跟踪、干扰抑（yì）制和稳定裕（yù）度。并且（qiě）可以实现代码生成和（hé）需求（qiú）可追溯性（xìng），有助于（yú）验（yàn）证设计人员的系（xì）统，确认符合要求。