MATLAB und Simulink
für die Robotik

Wandeln Sie Ihre Robotik-Ideen und -Konzepte in autonome Systeme um, die in realistischen Umgebungen nahtlos funktionieren.

 

Robotik-Forscher und -Ingenieure verwenden MATLAB und Simulink, um Algorithmen zu entwerfen und anzupassen, Systeme aus der wirklichen Welt zu modellieren und automatisch Code zu generieren – und all das aus einer einzigen Softwareumgebung.

Mit MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:

  • Verbindung mit Ihrem Roboter und dessen Steuerung mithilfe der von Ihnen entwickelten Algorithmen.
  • Entwicklung Hardware-agnostischer Algorithmen und Verbindung mit dem Robot Operating System (ROS).
  • Verbindung mit einer ganzen Palette an Sensoren und Aktuatoren, um Steuersignale zu senden oder viele verschiedene Datentypen zu analysieren.
  • Eliminieren manueller Programmierung durch automatisches Generieren von Programmcode für eingebettete Ziele wie Microcontroller, FPGAs, PLCs und GPUs in vielen verschiedenen Sprachen wie C/C++, VHDL/Verilog, Structured Text und CUDA.
  • Verbindung mit kostengünstiger Hardware, wie z. B. Arduino und Raspberry Pi, mithilfe vordefinierter Hardware-Supportpakete.
  • Vereinfachung von Entwurfsprüfungen mittels Erstellung von Programmcode und Anwendungen, die weitergegeben werden können.
  • Arbeiten mit Legacy-Code und Integration in bestehende Robotik-Systeme.

Sehen Sie sich ein Robotik-Beispiel an

Vereinfachen Sie die komplexen Aufgaben der Robotik-Bahnplanung und -Navigation mithilfe von MATLAB und Simulink. In dieser Demo werden Sie durch die Simulation eines autonomen Roboters geführt. Es werden drei Komponenten verwendet: eine Bahn, ein Fahrzeugmodell und ein Algorithmus, der einer Bahn folgt.

Entwurf der Hardwareplattform

Entwerfen und analysieren Sie mechanische 3D-Starrkörper (wie z. B. Fahrzeugplattformen und Manipulatorarme) sowie Aktuator-Dynamiken (wie mechatronische oder Flüssigkeitssysteme). Sie können direkt mit bestehenden CAD-Dateien arbeiten, indem Sie URDF-Dateien direkt in Simulink importieren oder aus CAD-Software wie SolidWorks und Onshape exportieren. Fügen Sie Nebenbedingungen wie Reibung hinzu und modellieren Sie Mehrdomänensysteme (2:15) mit elektrischen, hydraulischen, pneumatischen und anderen Komponenten.

Sammeln von Sensordaten

Sie können mittels ROS eine Verbindung mit Sensoren herstellen. Spezifische Sensoren wie Kameras, LiDAR und IMUs verwenden ROS-Nachrichten, die für die Analyse und Visualisierung in MATLAB-Datentypen konvertiert werden können.

Sie können gebräuchliche Sensorverarbeitungs-Workflows wie Import und Batch-Verarbeitung großer Datensätze, Sensorkalibrierung, Rauschreduzierung, geometrische Transformation, Segmentierung und Registrierung automatisieren.

Wahrnehmung der Umgebung

Mit integrierten MATLAB-Apps können Sie interaktiv Objekterkennung und -verfolgung, Bewegungsschätzung, 3D-Punktwolkenverarbeitung und Sensorfusion ausführen. Nutzen Sie Deep Learning für Bildklassifizierung, Regression und das Lernen von Merkmalen mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNNs).

Konvertieren Sie Ihre Algorithmen automatisch in C/C++, Fixpunkt-, HDL- oder CUDA-Code.

Planung und Entscheidungsfindung

Erstellen Sie eine Karte der Umgebung mithilfe von LiDAR-Sensordaten und Simultaneous Localization and Mapping (SLAM).
Navigieren Sie in Umgebungen mit Nebenbedingungen, indem Sie Algorithmen für die Bahn- und Bewegungsplanung entwerfen. Nutzen Sie Bahnplanungsfunktionen, um auf jeder Karte einen hindernislosen Pfad zu berechnen.

Entwerfen Sie Algorithmen, mit denen Ihr Roboter Entscheidungen treffen kann, wenn er mit Ungewissheit konfrontiert wird, und sorgen Sie für einen sicheren Betrieb in der Kooperationsumgebung. Implementieren Sie Zustandsautomaten, um die Bedingungen und Aktionen zu definieren, die für die Entscheidungsfindung benötigt werden.

Entwerfen von Steuerungssystemen

Sie können Algorithmen und Apps verwenden, um das Verhalten komplexer Systeme in der Zeit- und Frequenzdomäne systematisch zu analysieren, entwerfen und visualisieren.

Automatische Abstimmung von Kompensator-Parametern mithilfe interaktiver Techniken wie z. B. Bode Loop-Shaping und Wurzelortsverfahren. Sie können Regler mit Gain-Scheduling optimieren und mehrere Optimierungsziele angeben, wie z. B. Referenzverfolgung, Störungsunterdrückung und Stabilitätsgrenzen.

Codegenerierung und Anforderungsrückverfolgung helfen Ihnen dabei, Ihr System zu validieren und die Compliance zu zertifizieren.

Kommunikation mit anderen Plattformen und Zielen

Kommunizieren Sie mit eingebetteten Zielen mithilfe mehrerer Protokolle einschließlich CAN, EtherCAT und 802.11. Nutzen Sie digitale, HF- und andere Wireless-Technologien, um Verbindungen mit Hardware herzustellen, die die seriellen Protokolle TCP/IP, UDP, I2C, SPI, MODBUS und Bluetooth unterstützt.

“Mit MATLAB und Simulink können wir eine einzige Umgebung für die Entwicklung von Steuerungsalgorithmen, Debugging, Datenanalyse und mehr verwenden, anstatt zwischen mehreren verschiedenen Tools wechseln zu müssen. Diese Integration reduziert die Gesamtprojektentwicklungszeit und die Gefahr der Einführung von Fehlern.”

Dr. John Wen, Rensselaer Polytechnic Institute

Erfahren Sie, wie Sie MATLAB mit Robotik-Hardware einsetzen können

Kostenlose Testversion anfordern

Eine 30-tägige Erkundungstour auf Knopfdruck.

Haben Sie Fragen?

Sprechen Sie mit einem Robotik-Experten.