机器人（rén）系（xì）统开发中的（de）关键技术的（de）理论阐述

近年来，随（suí）着工业 4.0 标准的不断推进和（hé）人工智能（néng）、物联网、大数据（jù）等技术的（de）快速发展，机器人产业迎来新一轮浪潮（cháo），正逐步向系统化、模块（kuài）化（huà）、智能化（huà）的方向发展。除了传统的（de）工（gōng）业机器人外，在特（tè）种（zhǒng）机器（qì）人和服务（wù）机器人（rén）领（lǐng）域，如水（shuǐ）下机器人（rén）、娱乐机器（qì）人、医（yī）疗机器人、教育机器（qì）人（rén）、物流机器（qì）人等也都得到（dào）了大（dà）量的（de）应用。

那么如何利用（yòng）机器视觉、多传感器（qì）融合（hé）、自主导（dǎo）航（háng）、交互系统等技术进一步加速（sù）机器人产品的智能化融合，如何快速有效地提（tí）高产品开（kāi）发效率，促进（jìn）产（chǎn）品（pǐn）迭代（dài）周期就成为业界（jiè）产品研发的重要课题。本文聚焦于感知、决策和执（zhí）行等机器（qì）人系（xì）统开发全（quán）面环节，阐述（shù）如何利用MATLAB& Simulink将机          器（qì）人（rén）构想、概念转变为（wéi）自主系统（tǒng）的相（xiàng）关技（jì）术环节，并展示系统级建模、仿真、测试及（jí）自动代（dài）码生成技术在产品开（kāi）发中的（de）实际（jì）应用。Iframe

（自主（zhǔ）机器人的路径规划和导航）

使用 MATLAB 和 Simulink，您能够（gòu）：

使用您（nín）开发的算（suàn）法连（lián）接并控制机器人。

开发跨硬件的（de）算法并连接到机器（qì）人操作系统 （ROS）。

连接到各种传感器和作动（dòng）器，以便您（nín）发送控制信号或分析多种类型的（de）数据。

可采用多种语（yǔ）言，如 C++/C++、VHDL/Verilog、结构化文本和 CUDA，为（wéi）微（wēi）控制（zhì）器、FPGA、PLC和 GPU 等嵌（qiàn）入（rù）式（shì）目（mù）标自动生（shēng）成（chéng）代码，从而摆脱手动编码。

使用预置的硬件支持包，连接到低成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。

通过创建可共享的代（dài）码和应用程序（xù），简化设计（jì）评审。

可利用遗留（liú）代（dài）码（mǎ），并与现（xiàn）有（yǒu）机器人系统集（jí）成。

使（shǐ）用（yòng） MATLAB 和 Simulink 简化机器人路径规划和导（dǎo）航（háng）的复杂任务（wù）。此演示介（jiè）绍（shào）了如何仿真（zhēn）自主机器人（rén），只使用三个组件（jiàn）：路径（jìng）、汽（qì）车模型和路径跟踪算法。

一（yī）、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进行准确的建模仿真，可以帮助开发人员更加容易设（shè）计出实现（xiàn）预（yù）定（dìng）控制（zhì）目标的控制（zhì）器（qì）并且评（píng）估机器（qì）人物理系（xì）统的行为（wéi）。

在设计机器人硬件平台时，利用MATLAB和（hé）Simulink可以设计和分析三维刚体机械机构（如汽车平台和机械臂（bì））和执行机构（如机电或（huò）流体系统）。通（tōng）过直（zhí）接向 Simulink 中导入URDF文（wén）件或利用 SolidWorks和Onshape等CAD 软件，可以直接使用（yòng）现有CAD文件，添加摩擦等约束条件，使用电气、液压或气动以（yǐ）及其（qí）他组件（jiàn）进行（háng）多域系统建模。运行后，可将设计模型（xíng）重用（yòng）为数字映射（shè）。

在机器人物理系统设计领域，MathWorks的Simscape产品（pǐn）系列提供（gòng）全面（miàn）的物理系（xì）统（tǒng）设计组件，包括机械、电器、磁场、液压、气压和热（rè）等，可（kě）跨越复合物理（lǐ）区域进行（háng）建模。

二、机器人环境感知

机器人环境感知是（shì）智能机器人的神经中枢，作用是获取机器（qì）人内（nèi）外部（bù）环境信息，并把这些信息反馈给（gěi）控制（zhì）系（xì）统进行决（jué）策。

开发人（rén）员可（kě）以开发跨硬（yìng）件的算法并连接到机器（qì）人（rén）操作系（xì）统 （ROS），通过 ROS 连接到传（chuán）感（gǎn）器。摄像机、LiDAR 和 IMU 等特定传感（gǎn）器有ROS消息（xī），可转换为MATLAB数据类型进（jìn）行（háng）分析和可（kě）视化。设计人员可以实现常见（jiàn）传感器处理工（gōng）作流程自动化，比如导入（rù）和批处理大型数据集、传感器校（xiào）准、降（jiàng）噪、几（jǐ）何变换、分割和配（pèi）准。

在获取到传感器（qì）的数据之后（hòu），利用内置的 MATLAB 应用程序，可交互地执行对象检测和（hé）追（zhuī）踪、运动评估、三（sān）维点云处理和（hé）传感器（qì）融合（hé）。使用卷积神经网络（luò） （CNN），运用深度学习进（jìn）行图像（xiàng）分类（lèi）、回归分析和特征学习（xí）。将算（suàn）法自动转换为 C/C++、定点、HDL 或（huò） CUDA 代码（mǎ）。

三、机器人路径规划和轨迹控制

运动规划（huá）是机器人控制的重（chóng）要决策依据，是确保机器人达到（dào）目的的最优路径并（bìng）不与任（rèn）何障碍物碰撞的手段。

在进行机器人运动规划和轨迹控（kòng）制时，可（kě）以通（tōng）过（guò）以（yǐ）下的（de）方式实（shí）现

1）使用 LiDAR 传（chuán）感器数据，通过 Simultaneous Localization and Mapping （SLAM） 创（chuàng）建环境地图；

2）通过（guò）设计路径规划（huá）算（suàn）法（fǎ）进行路径（jìng）和（hé）运（yùn）动规划，在受约束的环境中导航；

3）使用路径（jìng）规划器，计算任何给定地图中的无障碍（ài）路径（jìng）；

4）实现（xiàn）状态（tài）机，定（dìng）义决策所需的（de）条件和（hé）行动；

5）设计决策算法（fǎ），让（ràng）机器人在面对不确定（dìng）情况时能做出决策，在协作（zuò）环境中执行（háng）安全（quán）操（cāo）作。

四、基（jī）于AI的机器人控制系统设（shè）计

如何赋予机（jī）器人自主学（xué）习的能力，是（shì）人工智能领域的重（chóng）要发展方（fāng）向，为适（shì）应日趋复杂的应用场景，需（xū）要机器人系统学习大量的输入数据，自（zì）动优（yōu）化控制（zhì）策（cè）略。

利用MATLAB & Simulink可以实现基于强化学习的机器人控制（zhì）系统设计。设计（jì）人员使用算法和（hé）应用程序，系统性地分析、设计和可视化复杂系统在时（shí）域和频域中的（de）行为。使用（yòng）交互式方法（如波特回路整形（xíng）和根轨迹方法（fǎ））来自动调（diào）节补（bǔ）偿器参数。还可以调节（jiē）增益调度（dù）控制器并指定多个调节目标，如参考跟（gēn）踪、干（gàn）扰抑制（zhì）和稳定（dìng）裕度。并且可以（yǐ）实现代码生（shēng）成和（hé）需求可追溯（sù）性（xìng），有助于验证设计人员的系统，确认符合要求。