MATLAB et Simulink proposent des algorithmes, des outils de modélisation et de simulation, une connectivité hardware et ROS pour le développement de robots mobiles autonomes (AMR), de robots de service et d'autres véhicules terrestres sans pilote (UGV).
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Importez des modèles virtuels de votre robot et affinez les exigences pour le design mécanique et les composants électriques
- Simulez des modèles de capteurs pour des systèmes de navigation inertielle (INS) et des capteurs GNSS
- Localisez votre robot avec des algorithmes tels que le filtre à particules et la localisation Monte Carlo
- Créez des cartes de l'environnement en utilisant des algorithmes SLAM
- Trouvez les trajectoires optimales avec des algorithmes de planification de trajectoire tels qu'A* et RRT
- Évaluez le caractère optimal d'une trajectoire avec des métriques telles que la fluidité et le franchissement d'obstacles
- Naviguez dans des environnements dynamiques en utilisant des algorithmes de contrôle de suivi de trajectoire et de franchissement d'obstacles
- Générez automatiquement du code de production pour le hardware cible
Utiliser MATLAB et Simulink
pour les robots mobiles
Développement de plateforme
Créez ou importez des modèles physiques et simulez la dynamique des robots à roues et à pattes. Appliquez des contraintes physiques réelles telles que des forces de contact et des couples pour analyser les effets de vos algorithmes sur la plateforme hardware. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Utiliser des modèles de mouvements cinématiques et des encodeurs de roues pour les designs de robots mobiles typiques tels que l'entraînement différentiel ou la géométrie directionnelle d'Ackermann
- Concevoir un modèle dynamique détaillé avec la modélisation physique de la mécanique du robot
- Importer des designs mécaniques à partir de logiciels de CAO et les relier aux systèmes électriques et de contrôle dans un modèle de simulation unique
- S'interfacer avec des simulateurs de robots externes tels que Gazebo pour la modélisation de l'environnement
- Établir une connexion avec des middleware ROS/ROS2
Tutoriels
- Créer des environnements virtuels pour les robots dans Simscape : ajouter la physique, les interactions entre objets et l'autonomie
- Simulation de robot mobile pour l'évitement de collision avec Simulink (45:02)
- Modélisation d'une table élévatrice hydraulique (7:32)
- Simulation temps réel : table élévatrice hydraulique (4:49)
Explorer les produits
Perception and localisation
Activez la vision robotique pour créer des cartes de l'environnement et localiser votre robot mobile. Développez des applications de cartographie, de localisation et de détection d'objets avec des modèles de capteurs et des algorithmes prédéfinis afin que votre robot mobile puisse apprendre son environnement et sa position. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Simuler et fusionner les données des capteurs IMU et GPS pour une estimation précise de la pose
- Localiser un robot LiDAR avec les algorithmes de localisation adaptative de Monte Carlo
- Construire et visualiser des cartes en 2D et 3D à l'aide du SLAM basé sur des données LiDAR ou du SLAM visuel monoculaire
- Améliorer la précision des cartes en modifiant interactivement les fermetures de boucles avec l'application SLAM Map Builder
- Représenter des environnements dynamiques en créant et en visualisant des cartes égocentriques d'occupation
- Détecter, identifier et pister des objets pour une navigation plus sûre du robot avec des algorithmes de Deep Learning et de Machine Learning tels que YOLO, SSD et CNN
Planification et contrôle des mouvements
Trouvez les chemins permettant à votre robot mobile d'atteindre sa destination. Générez des points de passage et envoyez des commandes de contrôle pour suivre un chemin global ou une trajectoire locale. Pour qu'un robot mobile puisse naviguer dans un environnement inconnu, MATLAB et Simulink offrent des algorithmes de planification basés sur la recherche et l'échantillonnage, ainsi que des algorithmes de contrôle de suivi de trajectoires. Avec MATLAB et Simulink, votre robot peut :
- Trouver le chemin le plus court et sans obstacle avec des algorithmes tels que A* et RRT
- Naviguer en toute sécurité autour d'obstacles dans un environnement dynamique avec une replanification locale
- Visualiser et évaluer le chemin prévu à l'aide de métriques telles que la fluidité et la distance aux obstacles
- Optimiser le chemin grâce à une commande prédictive non linéaire
- Suivre le chemin prévu avec un contrôleur Pure Pursuit
- Calculer les commandes de direction pour éviter les obstacles avec des histogrammes de champ vectoriel
- Éviter les obstacles en utilisant des méthodes de Reinforcement Learning telles que DDPG
Tests basés sur la simulation
Détectez les erreurs de design grâce à la simulation tout en réduisant les risques et les coûts associés aux tests hardware. MATLAB et Simulink offres des applications interactives et des outils de simulation pour optimiser les performances ainsi que le temps de développement et de test de vos applications de robots mobiles. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Générer des trajectoires pour simuler le mouvement des capteurs et calibrer leur performance
- Éliminer les sources d'erreur des encodeurs rotatifs en analysant l'estimation de l'odométrie
- Utiliser des modèles abstraits pour valider rapidement vos algorithmes autonomes ou créer des modèles plus fidèles
- Vous connecter à Gazebo pour effectuer une co-simulation synchronisée et tester vos algorithmes dans des simulations en boucle fermée
- Exécuter des algorithmes de navigation dans divers scénarios de cas limites avant de les déployer sur la plateforme mobile
- Générer automatiquement du code C/C++, VHDL®/Verilog®, CUDA® C/C++ à utiliser pour le prototypage rapide et la production
Explorer les produits
Version d'essai gratuite de 30 jours
Commencer
Des questions ?
Contactez un expert en robotique.
