Robotik

Robotik araştırmacıları ve mühendisleri, hepsi tek bir yazılım ortamında algoritmaları tasarlamak ve ayarlamak, gerçek dünya sistemlerini modellemek ve otomatik olarak kod oluşturmak için MATLAB ve Simulink’i kullanıyor.  

Geliştirdiğiniz algoritmalarla robotunuza bağlanın ve robotunuzu kontrol edin. 

Geliştirin donanım agnostik algoritmalar ve bağlanmak Robot İşletim Sistemi- hem ROS ve ROS2. 

Bir dizi sensör ve aktüatöre bağlanın, böylece kontrol sinyalleri gönderebilir veya birçok veri türünü analiz edebilirsiniz. 

Mikro denetleyiciler, FPGA’larPLC’ler ve GPU’lar gibi gömülü hedefler için C / C ++, VHDL / VerilogStructured Text ve CUDA gibi birçok dilde otomatik olarak kod oluşturarak elle kodlamayı ortadan kaldırın. 

Önceden oluşturulmuş donanım destek paketlerini kullanarak Arduino ve Raspberry Pi gibi düşük maliyetli donanımlara bağlanın. 

Paylaşılabilir kod ve uygulamalar oluşturarak tasarım incelemelerini basitleştirin. 

Eski kodla çalışın ve mevcut robotik sistemlerle entegre edin. 

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 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.   

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.  

Uygulama Alanları


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