MATLAB et Simulink proposent des algorithmes spécialisés, des outils de simulation, un support de ROS et une connectivité hardware pour le développement de robots manipulateurs.
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Intégrer les designs mécaniques issus de la CAO aux modèles du système électrique
- Analyser la consommation d'énergie pour choisir le design et la trajectoire les plus efficaces
- Utiliser des algorithmes prédéfinis et des modèles de capteurs pour des applications de robots manipulateurs impliquant la perception et la planification de mouvement
- Concevoir des algorithmes de contrôle de robot et les simuler avec un modèle de robot dans un environnement de simulation 3D
- Évaluer les algorithmes de manipulation de vos robots en connectant des simulateurs externes ou de véritables robots
- Se connecter à des robots, notamment des Cobots UR, et les contrôler grâce à MATLAB et Simulink
- Générer automatiquement le code de production à déployer sur des contrôleurs de robot et des cartes de calcul embarquées
- Faites progresser vos projets de robotique en utilisant les exemples d'applications de référence mis à votre disposition, qui comportent des workflows intégrés pour le développement d'applications robotiques autonomes
« Avec Robotics System Toolbox, nous avons pu établir sans effort une connexion avec notre robot et le commander directement à partir des algorithmes que nous avions développés dans MATLAB, ce qui nous a permis de minimiser le temps de développement. Nous avons profité du temps ainsi gagné pour poursuivre nos recherches sur de nouveaux algorithmes de reconnaissance d'objets tactiles. »
Utiliser MATLAB et Simulink pour
les robots manipulateurs
Développement de plateforme pour des robots manipulateurs
Le développement d'une plateforme pour des robots manipulateurs comprend de multiples composants, notamment des systèmes mécaniques, des actionneurs, des systèmes électriques et des modèles environnementaux. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez optimiser les designs personnalisés et améliorer les algorithmes pour les robots manipulateurs. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Créer des modèles personnalisés en utilisant la modélisation multicorps et les arbres à corps rigides
- Importer des designs à partir de modèles de CAO et de fichiers URDF
- Charger des designs standard de l’industrie à partir d'une bibliothèque de robots
- Intégrer les designs aux systèmes électriques, pneumatiques ou autres systèmes d'actionneur
- Vous connecter à des simulateurs basés sur la physique pour interagir avec l'environnement
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Perception robotique
Les robots manipulateurs industriels modernes, tels que les robots collaboratifs (cobots), ont besoin de la perception robotique lorsque les données de capteurs et l'intelligence artificielle sont impliqués dans le processus de perception de leur environnement. Vous pouvez intégrer des données provenant d'un seul ou de plusieurs capteurs et développer vos algorithmes de perception robotique avec MATLAB et Simulink. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Vous connecter à des capteurs et à des périphériques
- Analyser et comparer les données des capteurs pour percevoir l'environnement
- Obtenir des informations à partir d'images, de vidéos, de LiDAR et d'autres types de capteurs
- Proposer des fonctionnalités de classification et de détection d'objets à saisir
- Estimer la pose d'un objet et les points pour le saisir en utilisant les différents algorithmes de Computer Vision proposés
- Vous connecter à un middleware ROS ou ROS 2 via un réseau ROS pour capturer les données des capteurs
Tutoriels
- Utiliser l'IA pour favoriser l'autonomie dans les applications robotiques avec MATLAB (20:40)
- Perception : MATLAB and Simulink Robotics Arena
- Développer des robots autonomes avec MATLAB et Simulink (23:16)
- Utiliser des capteurs de vision pour l'autonomie des robots (8:57)
- Tendances dans l'industrie et avenir | Peter Corke, au sujet de Robotics System Toolbox (5:26)
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Planification et contrôle de mouvement d'un robot
Les robots manipulateurs industriels réalisent des tâches en suivant des trajectoires sans obstacle dans un environnement. Les fonctions MATLAB et les blocs Simulink permettent d'effectuer la planification de mouvement et le contrôle de manière sûre et efficace. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Utiliser des fonctionnalités pour la dynamique et la cinématique inverses/directes, la planification de mouvement, la génération de trajectoire et le contrôle de collision
- Déterminer les paramètres de la trajectoire grâce à des calculs d'optimisation
- Implémenter une logique de contrôle d'état en utilisant des outils pour concevoir des diagrammes de transition d'état, des diagrammes de flux et des tables de transition d'état
- Optimiser et contrôler des trajectoires avec des contrôles prédictifs
- Appliquer le Reinforcement Learning pour les systèmes de contrôle avancés
Tutoriels
- Contrôle sécurisé d’un robot manipulateur avec Simulink (2:58)
- Contrôler les articulations de robots manipulateurs (24:43)
- Planification de trajectoire pour les robots manipulateurs (18:21)
- Robots industriels : de la perception au mouvement (14:53)
- Comment entraîner votre robot (avec le Deep Reinforcement Learning) (37:08)
- Robotique pour l'usine intelligente (3 vidéos)
- Augmenter les capacités de vos robots avec l’IA en utilisant MATLAB (39:38)
- Développer un cobot autonome à contrôle multimodal avec l'approche Model-Based Design (20:38)
En savoir plus
- Workflow « Pick-and-Place » dans Gazebo avec ROS
- Workflow « Pick-and-Place » en utilisant CHOMP pour les manipulateurs
- Visualiser la trajectoire d'un manipulateur avec Simulink 3D Animation
- Vérifier les collisions potentielles des robots manipulateurs avec l'environnement
- Robot « Pick-and-Place » utilisant la cinématique directe et inverse
- Planificateur RRT pour les robots manipulateurs : régler les paramètres du planificateur
- Reinforcement Learning appliqué à un robot manipulateur capable de maintenir une balle en équilibre
Tests d'applications robotiques basés sur la simulation
La simulation vous permet de détecter les erreurs dès le début de la phase de design dans un environnement virtuel permettant une excellente répétabilité et une facilité de modifications des paramètres du modèle réduisant ainsi les risques et les coûts associés aux tests hardware. MATLAB et Simulink permettent de :
- Valider rapidement les algorithmes des robots avec des modèles de mouvement abstraits
- Explorer rapidement l'espace de design en utilisant le calcul parallèle
- Appliquer des algorithmes d'optimisation à la fois au contrôleur et au système pour trouver le meilleur design
- Intégrer des capteurs réalistes pour les applications de robots manipulateurs industriels telles qu'une caméra stéréoscopique, un encodeur et un capteur de couple
- Effectuer une co-simulation déterministe avec Simulink et Gazebo
- Valider des modèles de robots dans des environnements de simulation réels en les interfaçant avec des simulateurs de physique 3D
En savoir plus
- Modéliser et contrôler un bras manipulateur
- Effectuer un contrôle sécurisé de suivi de trajectoire avec les blocs pour robots manipulateurs
- Contrôler le mouvement d'un manipulateur LBR grâce à des commandes de couple
- Workflow « Pick-and-Place » dans Unity 3D avec ROS
- Automatiser une ligne d'assemblage virtuelle avec deux cellules de travail robotisées
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Nos recommandations
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Optimisation de trajectoire au DLR (2:23)
« …Permettre au robot de lancer une balle et obtenir un mouvement optimal ne nous a pris qu'un après-midi avec Optimization Toolbox. »
Berthold Bäuml, Centre allemand pour l'aéronautique et l'astronautique (DLR)
Vérification du système de « picking » pour un robot industriel grâce à ROS et MATLAB - Yaskawa Electric Corp
« ROS seul ne permet pas de supporter des fonctionnalités avancées aussi facilement qu'avec MATLAB. »
Navigation dans l'interface
Support pour les manipulateurs de la série UR d'Universal Robots dans Robotics System Toolbox
Support pour des robots manipulateurs dans MATLAB et Simulink
