Robotik

Robotik araştırmacıları ve mühendisleri, algıdan harekete kadar otonom sistemlerin her yönünü tasarlamak, simüle etmek ve doğrulamak için MATLAB ve Simulink kullanıyor. MATLAB & Simulink ile;

  • Sensör gürültüsü ve motor titreşimi gibi en ince ayrıntılara kadar robotik sistemleri modelleyebilirsiniz.
  • Doğru kinematik, dinamik ve temas özellikleriyle robotik sistemleri simüle edebilirsiniz.
  • Hem üst düzey özerkliği hem de düşük düzey denetimi tasarlayabilir ve optimize edebilirsiniz.
  • Korunan bir algoritma kitaplığıyla sensör verilerini sentezleyebilir ve analiz edebilirsiniz.
  • Simülasyondan döngü içi donanım (HIL) testine kadar robot tasarımını veya algoritmayı kademeli olarak doğrulayabilirsiniz.
  • Algoritmaları ROS aracılığıyla robotlara veya doğrudan mikro denetleyicilere, FPGA’lara, PLC’lere ve GPU’lara dağıtabilirsiniz.

Otonom Robotlar için Yol Planlama ve Navigasyon

MATLAB ve Simulink kullanarak robotik ve kara aracı yol planlaması ve navigasyonunun karmaşık görevlerini basitleştirin. Bu gösteri, yalnızca üç bileşeni kullanarak otonom bir robotun nasıl simüle edileceğini anlatıyor: bir yol, bir araç modeli ve bir algoritmayı takip eden bir yol. 

Yer robotları için yol planlama ve hareket sensörü konulu e-kitabı 

Sensör Verilerini İşleme

MATLAB ve Simulink’teki güçlü araç kutuları ile sensör veri işleme algoritmalarını deneyin.

Sensörlere ROS, seri ve diğer protokol türleri aracılığıyla bağlanabilirsiniz.

Kameralardan, sonar, LiDAR, GPS ve IMU’lardan gelen verileri görselleştirin. Sensör birleştirme, filtreleme, geometrik dönüştürme, bölümleme ve kayıt gibi yaygın sensör işleme görevlerini otomatikleştirebilirsiniz.

Sensör Verilerinin Toplanması

Sensörlere ROS aracılığıyla bağlanabilirsiniz. Kameralar, LiDAR ve IMU’lar gibi belirli sensörler, analiz ve görselleştirme için MATLAB veri türlerine dönüştürülebilen ROS mesajlarına sahiptir.

  • Büyük veri kümelerini içe aktarma ve toplu işleme, sensör kalibrasyonu, gürültü azaltma, geometrik dönüştürme, bölümleme ve kayıt gibi yaygın sensör işleme iş akışlarını otomatikleştirebilirsiniz. 

Çevreyi Algılama

Yerleşik MATLAB uygulamaları, etkileşimli olarak nesne algılama ve izleme, hareket tahmini, 3B nokta bulutu işleme ve sensör füzyonu gerçekleştirmenize olanak tanır. Evrişimli sinir ağlarını (CNN’ler) kullanarak görüntü sınıflandırma, regresyon ve özellik öğrenimi için derin öğrenmeyi kullanın. Algoritmalarınızı otomatik olarak C / C ++, sabit nokta, HDL veya CUDA koduna dönüştürün.   

Yürüyen Robotların Modellenmesi ve Simülasyonu videosunu izlemek için

Planlama ve Karar Verme

Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM) aracılığıyla LiDAR sensör verilerini kullanarak ortamın bir haritasını oluşturun. Yol ve hareket planlaması için algoritmalar tasarlayarak kısıtlı ortamlarda gezinin. Herhangi bir haritada engelsiz bir yol hesaplamak için yol planlayıcıları kullanın. 

Robotunuzun belirsizlikle karşı karşıya kaldığında kararlar vermesine ve işbirliğine dayalı ortamda güvenli çalışma gerçekleştirmesine olanak tanıyan algoritmalar tasarlayın.  

MATLAB ile Hareket Planlama e-kitap için 

Uygulama Alanları


© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.