机器人系统（tǒng）开发（fā）中（zhōng）的关键技（jì）术的（de）理（lǐ）论（lùn）阐（chǎn）述

近年来，随着工业 4.0 标准的不断（duàn）推进和（hé）人工（gōng）智能、物联网、大数据等技术的快速发展，机器人产业迎来新一轮浪潮（cháo），正逐步向系（xì）统（tǒng）化、模块化、智能化的方向发展。除了传统的工业机器人外，在特种机器人和（hé）服（fú）务机器人（rén）领（lǐng）域（yù），如水下机器人（rén）、娱乐机器人、医疗机（jī）器人（rén）、教育机器（qì）人、物流机器人等也都得到了大量的应用。

那么如何利用机器（qì）视觉、多传（chuán）感器（qì）融合、自主导航、交互系统等（děng）技术（shù）进一步加速机器人产品的智能化融合，如何快（kuài）速有效地提（tí）高产（chǎn）品开发效（xiào）率，促进产品（pǐn）迭（dié）代周期就成为业界产（chǎn）品研发的重要课（kè）题。本文聚焦（jiāo）于感知（zhī）、决（jué）策和执（zhí）行等（děng）机器人系统开发全（quán）面（miàn）环节（jiē），阐述如何利用（yòng）MATLAB& Simulink将机          器人构想、概念转（zhuǎn）变为（wéi）自主系统的相关技术环节，并展（zhǎn）示（shì）系（xì）统级建模、仿真、测试及自动代码生（shēng）成技术在产品开（kāi）发中的实际应用。Iframe

（自（zì）主机器人的路径（jìng）规划和导航）

使（shǐ）用 MATLAB 和 Simulink，您能够：

使（shǐ）用您开发（fā）的算法连（lián）接并控制机器人。

开发跨硬件的算法并连接到机器人操（cāo）作系统 （ROS）。

连接到各种传感器和作动（dòng）器，以便（biàn）您发送控制信（xìn）号或分析多种类型的数据。

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

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

通过创建可共享的代码和（hé）应（yīng）用（yòng）程序，简化设计评审。

可利用遗留代码，并与（yǔ）现有机器人系（xì）统集成（chéng）。

使用 MATLAB 和 Simulink 简（jiǎn）化机器人路径规划（huá）和导航（háng）的复杂任务。此演示介绍了如何仿真自主机器人，只使用三个组件：路径、汽车模型和路径跟踪算法。

一（yī）、机器人（rén）物理系统建模

在机（jī）器人系统（tǒng）开发中，通过对被控（kòng）物理系统进行准确的建模（mó）仿真，可以帮助（zhù）开（kāi）发人员（yuán）更加容易设计出实现预（yù）定（dìng）控制目标的（de）控（kòng）制器并且评估（gū）机器人物理系统（tǒng）的行为。

在设计机器（qì）人硬件平台（tái）时，利用MATLAB和Simulink可以设计和（hé）分析三维刚（gāng）体机械（xiè）机（jī）构（gòu）（如（rú）汽车平台和机械臂）和执行机构（如机电或（huò）流体（tǐ）系统）。通过（guò）直接向 Simulink 中导入URDF文（wén）件或（huò）利用 SolidWorks和（hé）Onshape等CAD 软（ruǎn）件，可以（yǐ）直（zhí）接使用现（xiàn）有CAD文件（jiàn），添（tiān）加摩擦等约束条（tiáo）件（jiàn），使用电气、液（yè）压或气动以及其他组件进行多域系统建模。运（yùn）行后，可将设计模型（xíng）重（chóng）用为（wéi）数字（zì）映射（shè）。

在机器（qì）人物（wù）理系统设计领域，MathWorks的Simscape产品系（xì）列提供全面（miàn）的物理系统设（shè）计组件，包（bāo）括机（jī）械（xiè）、电器（qì）、磁场、液压、气压和热等，可跨越复合物理区域进行建模。

二、机器人环境感（gǎn）知（zhī）

机器人（rén）环（huán）境感知是（shì）智能（néng）机（jī）器人的神（shén）经中枢，作用是获取机（jī）器人内外部（bù）环境信息，并把这些信息反馈给控（kòng）制（zhì）系（xì）统（tǒng）进行决策。

开发人员可以（yǐ）开发跨硬（yìng）件的算法并（bìng）连接到机器人（rén）操作系（xì）统（tǒng） （ROS），通（tōng）过 ROS 连接到传感器（qì）。摄像机、LiDAR 和 IMU 等特（tè）定（dìng）传感器（qì）有ROS消（xiāo）息，可转换为MATLAB数据（jù）类型进（jìn）行分（fèn）析和可（kě）视化。设计人员可以（yǐ）实（shí）现常见传（chuán）感（gǎn）器处理工作流程自动化，比如（rú）导入和批处（chù）理（lǐ）大（dà）型（xíng）数据集、传感器校准、降（jiàng）噪、几何变换、分（fèn）割和配准。

在（zài）获（huò）取到传感器的数据之后，利用（yòng）内置的 MATLAB 应（yīng）用程（chéng）序（xù），可交互地执行（háng）对象（xiàng）检测和（hé）追踪、运动评估（gū）、三（sān）维（wéi）点云处理和传感器（qì）融（róng）合。使用卷积神（shén）经网络 （CNN），运用深度学习进行图像分（fèn）类、回（huí）归分析和特征学习。将算（suàn）法自动转换为（wéi） C/C++、定（dìng）点（diǎn）、HDL 或 CUDA 代码。

三、机器人路径规划和轨迹控制

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

在进行机器人运动规划和轨迹控制时，可以通过以下的方式实现

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

2）通过设计（jì）路径规划算法进行路径和运动（dòng）规划，在受约（yuē）束的环（huán）境中导航；

3）使用路径规划器，计算（suàn）任（rèn）何给定地图中的无障碍路（lù）径；

4）实现状态机，定义决策所需的条件和行（háng）动；

5）设计决策算（suàn）法（fǎ），让机器人在面对不确定情况时能做出（chū）决（jué）策，在协作环境中执行安全（quán）操作（zuò）。

四、基（jī）于AI的机器人控制系统设计（jì）

如何赋予机器人自（zì）主学习的能力，是人（rén）工智能领域的重（chóng）要发展方向，为适（shì）应日趋（qū）复杂（zá）的应用（yòng）场景，需要（yào）机器人系统学习大量的输入数据，自动（dòng）优化控（kòng）制策略。

利用MATLAB & Simulink可以实现基于强化学习的机器（qì）人控制系（xì）统设计。设计人员使用算法和应用程序（xù），系统性地分析、设计和可（kě）视化复杂（zá）系（xì）统（tǒng）在时域和频域（yù）中的行为。使用（yòng）交（jiāo）互式（shì）方法（如（rú）波特（tè）回路整形和根轨迹方法）来自动（dòng）调（diào）节补偿器（qì）参数（shù）。还可以调节增益（yì）调度（dù）控制器并指定多个调节目标（biāo），如（rú）参考跟（gēn）踪、干扰抑（yì）制和（hé）稳定裕度。并且可以实现代码（mǎ）生成和需求可追溯性，有助于（yú）验证设计人员的系统，确认（rèn）符合要求。