借助MATLAB 产品开发智能工业机器人

自主机器人技术需要许多工程领域的知识和经验，包括机械设计、感知、决策、控制设计和嵌入式系统。本演讲介绍了一个完整的自主机器人工作流程，使工程师可以轻松地学习和应用机器人领域的许多功能。我们将介绍一个机器人手臂拾取和放置的应用程序开发过程。

将涉及的一些主题包括：

  • 开发机器人的运动学和动力学模型
  • 使用深度学习的感知算法设计
  • 多传感器融合，精确定位
  • 用于传感器模型和Gazebo环境的协同仿真
  • 带有避障功能的路径规划
  • 使用Stateflow进行监控逻辑和控制

出版年份: 2020 年 7 月 18 日

了解更多

查看幻灯片

反馈

下一个:

东莞松山湖机器人研究院有数十家机器人开发公司，过去他们使用各种工具来开发机器人系统和应用，普遍存在开发周期长，技术可重复利用率低等挑战。本次演讲主要是跟大家分享这些公司是如何通过使用基于模型设计思想来改变他们的开发思路，提高开发效率等。基于模型的设计理念在机器人控制系统设计方面得到了广泛的应用，如DLR的人形机器人，FESTO的柔性机械臂等。

使用MATLAB和Simulink开发机器人应用

相关视频:

MathWorks机器人系统工具箱提供MATLAB/Simulink与ROS接口。通过此工具箱, 机器人研究人员可以在MATLAB/Simulink环境下开发和测试算法，然后在支持ROS的机器人模拟器上（如Gazebo和V-REP），或支持ROS的机器人上验证算法。

机器人系统工具箱入门

MathWorks engineers demonstrate how to use Robotics System Toolbox for developing robotics applications with ROS-enabled robots and simulators.

Developing Robotics Applications with MATLAB, Simulink, and...

Design, simulate, and test robotics applications.

What Is Robotics System Toolbox?

Use Robotics System Toolbox to represent a mobile robot’s environment as an occupancy grid, plan an obstacle-free path between locations on the map, and drive a differential drive robot on a planned path.

Work with Mobile Robotics Algorithms in MATLAB

查看更多相关视频