MATLAB e Simulink per
robot mobili

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MATLAB e Simulink forniscono algoritmi, strumenti di modellazione e simulazione, connettività hardware e ROS per lo sviluppo di robot mobili autonomi (AMR), robot di servizio e altri veicoli terrestri senza pilota (UGV).

Con MATLAB e Simulink, è possibile:

Importare modelli virtuali del proprio robot e affinare i requisiti per la progettazione meccanica e i componenti elettrici
Simulare modelli di sensori per sistemi di navigazione inerziale e sensori GNSS
Localizzare il proprio robot utilizzando algoritmi come il filtro antiparticolato e la localizzazione Monte Carlo
Creare mappe ambientali utilizzando algoritmi SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
Individuare percorsi ottimali utilizzando algoritmi di pianificazione del percorso come A* e RRT
Valutare l'ottimalità del percorso utilizzando metriche di percorso tra cui la scorrevolezza e la distanza dagli ostacoli
Navigare in ambienti dinamici utilizzando algoritmi di controllo di path following ed evitamento degli ostacoli
Generare automaticamente il codice di produzione per l'hardware target

Weston Robot Develops Disinfecting Robots to Fight COVID-19

Weston Robot sviluppa robot disinfettanti per combattere il COVID-19

Utilizzo di MATLAB e Simulink per
robot mobili

Studio casistico del cliente Musashi Seimitsu

Sviluppo di robot mobili autonomi con MATLAB e Simulink

Clearpath Robotics Accelerates Algorithm Development for Industrial Robots

Clearpath Robotics accelera lo sviluppo di algoritmi per robot industriali

Sviluppo della piattaforma

Costruisci o importa modelli fisici e simula dinamiche robotiche per robot con ruote e gambe. Applica vincoli del mondo reale come forze di contatto e coppie per analizzare gli effetti dei tuoi algoritmi sulla piattaforma hardware. Con MATLAB e Simulink, è possibile:

Utilizzare modelli di moto cinematici ed encoder a ruota per tipici progetti di robot mobili come la trasmissione differenziale o il meccanismo di sterzo Ackermann
Progettare un modello dinamico dettagliato con modellazione fisica della meccanica del robot
Importare progetti meccanici da software CAD e collegarli a sistemi elettrici e di controllo in un unico modello di simulazione
Interfacciarsi con simulatori di robot esterni come Gazebo per la modellazione ambientale
Connettersi al middleware ROS/ROS2

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Percezione e localizzazione

Abilita la visione robotica per creare mappe ambientali e localizzare il tuo robot mobile. Sviluppa applicazioni di mappatura, localizzazione e rilevamento di oggetti utilizzando modelli di sensori e algoritmi predefiniti per consentire al tuo robot mobile di conoscere l'ambiente circostante e la posizione. Con MATLAB e Simulink, è possibile:

Simulare e fondere le letture dei sensori IMU e GPS per una stima accurata della posa
Localizzare un robot basato su LIDAR utilizzando algoritmi di localizzazione adattivi Monte Carlo
Costruire e visualizzare mappe 2D e 3D utilizzando SLAM LIDAR o SLAM visivo monoculare
Migliorare la precisione delle mappe modificando in modo interattivo le chiusure ad anello grazie alla app SLAM Map Builder
Rappresentare ambienti dinamici creando e visualizzando mappe di occupazione egocentriche
Rilevare, identificare e tracciare gli oggetti per una navigazione robotica sicura utilizzando algoritmi di Deep Learning e Machine Learning come YOLO, SSD e CNN

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Pianificazione e controllo del movimento

Trova percorsi che consentano al tuo robot mobile di raggiungere la sua destinazione. Genera waypoint e invia comandi di controllo per seguire un percorso globale o una traiettoria locale. Per consentire a un robot mobile di navigare in un ambiente sconosciuto, MATLAB e Simulink forniscono algoritmi di pianificazione basati su campionamento e ricerca e algoritmi di controllo di path following. Con MATLAB e Simulink, il tuo robot può:

Individuare il percorso più breve e privo di ostacoli utilizzando algoritmi come A* e RRT
Navigare in sicurezza evitando gli ostacoli in un ambiente dinamico con una ripianificazione locale
Visualizzare e valutare il percorso pianificato secondo metriche quali scorrevolezza e distanza dagli ostacoli
Ottimizzare il percorso attraverso il controllo predittivo del modello non lineare
Seguire il percorso pianificato utilizzando Pure Pursuit Controller
Calcolare comandi di sterzo per l'evitamento degli ostacoli utilizzando istogrammi del campo vettoriale
Evitare gli ostacoli utilizzando i metodi di reinforcement learning come DDPG

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Test basati sulla simulazione

Rileva errori di progettazione mediante simulazione e riduci il rischio e il costo dei test hardware. MATLAB e Simulink forniscono app interattive e strumenti di simulazione per ottimizzare le prestazioni, nonché i tempi di sviluppo e di test per le tue applicazioni robotiche mobili. Con MATLAB e Simulink, è possibile:

Generare traiettorie per emulare i movimenti dei sensori e calibrarne le prestazioni
Eliminare le fonti di errore degli encoder a ruota analizzando la stima odometrica
Utilizzare modelli astratti per convalidare rapidamente algoritmi autonomi o creare modelli a fedeltà superiore
Connettersi a Gazebo per eseguire la co-simulazione sincronizzata nel tempo e testare i propri algoritmi in simulazioni a circuito chiuso
Eseguire algoritmi di navigazione in vari scenari limite prima della distribuzione sulla piattaforma mobile
Generare automaticamente codice C/C++, VHDL^®/Verilog^®, CUDA^® C/C++ da utilizzare per la produzione e la prototipazione rapida