MATLAB y Simulink para
robots móviles

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MATLAB y Simulink ofrecen algoritmos, herramientas de modelado y simulación, conectividad con hardware y ROS para desarrollar robots móviles autónomos (RMA), robots de servicio y otros vehículos terrestres no tripulados (VTNT).

Con MATLAB y Simulink, puede:

Importar modelos virtuales de un robot y perfeccionar los requisitos del diseño mecánico y los componentes eléctricos
Simular modelos de sensores para sistemas de navegación inercial y sensores de GNSS
Localizar un robot usando algoritmos de filtro de partículas y localización Montecarlo
Crear mapas de entorno utilizando algoritmos de localización y mapeo simultáneos (SLAM)
Identificar trayectorias óptimas utilizando algoritmos de planificación de trayectorias tales como A* y RRT
Evaluar la optimalidad de trayectorias utilizando métricas de trayectoria tales como fluidez y evitación de obstáculos
Navegar en entornos dinámicos utilizando algoritmos de control de evasión de obstáculos y seguimiento de trayectorias
Generar automáticamente código de producción para plataformas de hardware

Weston Robot Develops Disinfecting Robots to Fight COVID-19

Weston Robot desarrolla robots desinfectantes para combatir el COVID-19

Uso de MATLAB y Simulink para
robots móviles

Caso práctico: Musashi Seimitsu

Desarrollo de robots móviles autónomos con MATLAB y Simulink

Clearpath Robotics Accelerates Algorithm Development for Industrial Robots

Clearpath Robotics acelera el desarrollo de algoritmos para robots industriales

Desarrollo de plataformas

Cree o importe modelos físicos y simule la dinámica de robots con ruedas y extremidades. Aplique restricciones del mundo real, tales como fuerzas de contacto y pares motor, para analizar los efectos de un algoritmo en la plataforma de hardware. Con MATLAB y Simulink, puede:

Usar modelos de movimiento cinemático y codificadores de ruedas para diseños típicos de robots móviles, tales como accionamiento diferencial o dirección Ackermann
Diseñar un modelo dinámico detallado con un modelado físico de la mecánica del robot
Importar diseños mecánicos desde software CAD y conectarlos con sistemas eléctricos y de control en un único modelo de simulación
Establecer una interfaz con simuladores de robots externos como Gazebo para modelar el entorno
Conectar con middleware de ROS/ROS2

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Percepción y localización

Habilite la visión robótica para crear mapas de entorno y localizar un robot móvil. Desarrolle aplicaciones de mapeo, localización y detección de objetos usando modelos de sensores y algoritmos prediseñados para que un robot móvil pueda aprender a reconocer su entorno y ubicación. Con MATLAB y Simulink, puede:

Simular y fusionar lecturas de sensores IMU y GPS para una estimación precisa de la posición
Localizar un robot basado en LiDAR utilizando algoritmos de localización Montecarlo adaptativa
Crear y visualizar mapas 2D y 3D con SLAM de LiDAR o SLAM visual monocular
Mejorar la precisión de los mapas modificando los cierres de lazo con la app SLAM Map Builder de forma interactiva
Representar entornos dinámicos mediante el diseño y visualización de mapas de ocupación egocéntricos
Detectar, identificar y rastrear objetos para la navegación segura de robots usando algoritmos de Deep Learning y Machine Learning, tales como YOLO, SSD y CNN

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Planificación y control del movimiento

Identifique trayectorias para que un robot móvil llegue a su destino. Genere waypoints y envíe comandos de control para seguir una trayectoria global o local. Para que un robot móvil pueda orientarse en un entorno desconocido, MATLAB y Simulink proporcionan algoritmos de planificación de búsquedas y muestreo, así como algoritmos de control de seguimiento de trayectorias. Con MATLAB y Simulink, un robot puede:

Identificar la trayectoria más corta y sin obstáculos usando algoritmos tales como A* y RRT
Navegar con seguridad alrededor de obstáculos en un entorno dinámico con la replanificación local
Visualizar y evaluar la trayectoria planificada con métricas tales como la fluidez y la distancia a los obstáculos
Optimizar la trayectoria a través del control predictivo de modelos no lineal
Seguir la trayectoria planificada utilizando el controlador Pure Pursuit
Calcular comandos de dirección para evitar obstáculos con histogramas de campo vectorial
Evitar obstáculos utilizando métodos de reinforcement learning, como DDPG

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Pruebas basadas en simulación

Detecte errores de diseño con simulación, y reduzca el riesgo y el coste de las pruebas de hardware. MATLAB y Simulink ofrecen apps interactivas y herramientas de simulación para optimizar el rendimiento, así como el tiempo de desarrollo y pruebas, para aplicaciones de robots móviles. Con MATLAB y Simulink, puede:

Generar trayectorias para emular movimientos de sensores y calibrar su rendimiento
Eliminar las fuentes de error de los codificadores de ruedas mediante el análisis de la estimación de odometría
Utilizar modelos abstractos para validar rápidamente algoritmos autónomos o crear modelos de mayor fidelidad
Conectar con Gazebo para la cosimulación sincronizada en el tiempo y probar algoritmos en simulaciones de lazo cerrado
Ejecutar algoritmos de navegación en varios escenarios de casos extremos antes de desplegarlos en la plataforma móvil
Generar automáticamente código C/C++, VHDL^®/Verilog^® y CUDA^® C/C++ que se empleará en producción y para el prototipado rápido