MATLAB y Simulink
para robótica

Convierta sus ideas y conceptos de robótica en sistemas autónomos que funcionan a la perfección en entornos reales.

 

Los investigadores y los ingenieros de robótica utilizan MATLAB y Simulink para diseñar y ajustar algoritmos, modelizar sistemas del mundo real y generar código automáticamente, todo desde un mismo entorno de software.

Con MATLAB y Simulink podrá:

  • Conectar con su robot y controlarlo con los algoritmos que desarrolle.
  • Desarrollar algoritmos independientes del hardware y conectar con Robot Operating System (ROS).
  • Conectar con una serie de sensores y actuadores para poder enviar señales de control o analizar diversos tipos de datos.
  • Eliminar la creación manual de código gracias a su generación automática para plataformas embebidas tales como microcontroladores, FPGAs, PLCs y GPUs en diversos lenguajes, como C/C++, VHDL/Verilog, texto estructurado (ST) y CUDA.
  • Conectar con hardware de bajo coste, como Arduino y Raspberry Pi, mediante paquetes de soporte hardware prediseñados.
  • Simplificar las revisiones de diseño mediante la creación de código y aplicaciones que se pueden compartir.
  • Trabajar con código heredado y llevar a cabo la integración con sistemas robóticos existentes.

Ver un ejemplo relacionado con robótica

Simplifique las complejas tareas que implica la planificación de rutas y la navegación en robótica mediante MATLAB y Simulink. En esta demostración se explica cómo simular un robot autónomo con tan solo tres componentes: una ruta, el modelo de un vehículo y un algoritmo de seguimiento de rutas.

Información adicional:

Obtenga una versión de prueba de los productos que necesitará y descargue el modelo.

Diseño de la plataforma de hardware

Diseñe y analice la mecánica de cuerpos rígidos en 3D (tales como plataformas de vehículos y brazos manipuladores) y la dinámica de los actuadores (tales como sistemas mecatrónicos o fluidos). Puede trabajar directamente con archivos CAD existentes mediante la importación de los archivos URDF directamente a Simulink, o bien desde software CAD como SolidWorks y Onshape. Añada restricciones, como la fricción, y modelice sistemas multidominio (2:15) con componentes eléctricos, hidráulicos, neumáticos y de otros tipos.

Recopilación de datos de sensores

Existe la posibilidad de conectar con los sensores mediante ROS. Los sensores específicos, tales como cámaras, LiDAR e IMUs, tienen mensajes ROS que se pueden convertir en tipos de datos de MATLAB para su análisis y visualización.

Es posible automatizar los flujos de trabajo de procesamiento comunes de los sensores, por ejemplo, importación y procesamiento por lotes de grandes conjuntos de datos, calibración de sensores, reducción de ruido, transformación geométrica, segmentación y registro.

Percepción del entorno

Las apps integradas de MATLAB permiten realizar interactivamente tareas de rastreo y detección de objetos, cálculo de movimientos, procesamiento de nube de puntos 3D y fusión de sensores. Utilice deep learning para clasificación de imágenes, regresión y aprendizaje de características mediante redes neuronales convolucionales (CNNs).

Podrá convertir sus algoritmos automáticamente a código C/C++, punto fijo, HDL o CUDA.

Planificación y toma de decisiones

Cree un mapa del entorno mediante los datos de sensor LiDAR a través de la técnica de localización y mapeo simultáneos (SLAM).
Navegue por entornos restringidos mediante el diseño de algoritmos de planificación de ruta y movimiento. Emplee planificadores de rutas para calcular una ruta libre de obstáculos en cualquier mapa.

Diseñe algoritmos que permitan a su robot tomar decisiones cuando exista incertidumbre y ofrecer un funcionamiento seguro en un entorno colaborativo. Implemente máquinas de estado a fin de definir las condiciones y acciones necesarias para la toma de decisiones.

Diseño de sistemas de control

Puede usar algoritmos y apps para analizar, diseñar y visualizar sistemáticamente el comportamiento de los sistemas complejos en los dominios de tiempo y frecuencia.

Ajuste automáticamente los parámetros del compensador mediante técnicas interactivas tales como loop shaping y el método del lugar geométrico de las raíces. Es posible ajustar los controladores de ganancia programada y especificar varios objetivos de ajuste, tales como seguimiento de referencias, anulación de perturbaciones y márgenes de estabilidad.

La generación de código y la trazabilidad de requisitos contribuyen a validar el sistema y certificar la conformidad.

Comunicación con otras plataformas y sistemas de ejecución

Comuníquese con las plataformas y los sistemas de ejecución embebidos mediante diversos protocolos, incluidos CAN, EtherCAT y 802.11. Utilice tecnologías digitales, de RF y de otro tipo para conectar con hardware compatible con protocolos serie Bluetooth, TCP/IP, UDP, I2C, SPI y MODBUS.

“Con MATLAB y Simulink podemos usar un único entorno para el desarrollo de algoritmos de control, la depuración, el análisis de datos, etc. en lugar de alternar distintas herramientas. Esta integración reduce el tiempo total de desarrollo del proyecto y las posibilidades de introducir errores.”

Dr. John Wen, Instituto Politécnico Rensselaer

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