로봇공학 및 자율 시스템을 위한 MATLAB 및 Simulink
인식부터 모션에 이르기까지 자율 응용 프로그램을 개발하고 시스템 수준 거동을 최적화할 수 있습니다.
로봇공학 연구원과 엔지니어들은 MATLAB® 및 Simulink®를 사용하여 인식부터 모션에 이르기까지 자율 시스템의 모든 측면을 설계, 시뮬레이션 및 검증합니다.
- 센서 잡음, 모터 진동과 같은 가장 세부적인 부분까지 로봇 시스템을 모델링합니다.
- 정확한 운동학, 동역학 및 접촉 속성으로 로봇 시스템을 시뮬레이션합니다.
- 고수준 자율성과 저수준 제어를 모두 설계하고 최적화합니다.
- 관리되는 알고리즘 라이브러리를 사용하여 센서 데이터를 합성 및 분석합니다.
- 시뮬레이션에서 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트까지 로봇 설계 또는 알고리즘을 점진적으로 검증합니다.
- ROS를 통해 로봇에 알고리즘을 배포하거나 마이크로컨트롤러, FPGA, PLC 및 GPU에 직접 배포합니다.
“모델 기반 설계와 자동 코드 생성 덕분에 Agile Justin의 53 자유도에서 비롯된 복잡성에 대처할 수 있었습니다. 모델 기반 설계가 없었다면 경성 실시간 성능을 가진 이처럼 복잡한 로봇 시스템에 맞는 제어기를 절대 만들 수 없었을 겁니다.”
Berthold Bäuml, German Aerospace Center (DLR)
고객 성공 사례
튜토리얼
- 보행 로봇 모델링 및 시뮬레이션 (21:18)
- 로봇의 던지기 메커니즘 시뮬레이션 (10:50)
- Simscape Multibody를 사용한 차량 모델링 (22:42)
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센서 데이터 처리
MATLAB 및 Simulink의 강력한 툴박스로 센서 데이터 처리 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
- ROS, 직렬 및 기타 유형의 프로토콜을 통해 센서에 연결할 수 있습니다.
- 카메라, 소나, 라이다, GPS 및 IMU의 데이터를 시각화할 수 있습니다. 센서 융합, 필터링, 기하 변환, 분할, 정합과 같은 일반적인 센서 처리 작업을 자동화할 수 있습니다.
튜토리얼
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튜토리얼
- 딥러닝 개요: 컨벌루션 신경망이란? (4:44)
- Raspberry Pi에서의 객체 검출을 위한 딥러닝 추론 (2:04)
- 자율 내비게이션, 3편: 자세 그래프 최적화를 사용한 SLAM의 이해 (16:21)
튜토리얼
- 자율 내비게이션, 4편: A* 및 RRT를 사용한 경로 계획 (17:54)
- 로봇 매니퓰레이터의 궤적 계획 (18:21)
- 로봇 내비게이션에 적외선 센서 사용하기 (9:35)
- RRT 알고리즘을 사용한 모션 계획 실습 (비디오 3편)
튜토리얼
- 로봇 매니퓰레이터 및 안전 궤적 추적 제어를 위한 Simulink 블록 (2:58)
- 휴머노이드 보행의 모델 기반 제어 (19:38)
- 모델 예측 제어의 이해, 1편: MPC를 사용하는 이유 (4:50)
플랫폼 및 타겟과 통신
Arduino®, Raspberry Pi™와 같은 마이크로컨트롤러 및 ROS 기반 시스템에 자율 알고리즘을 배포할 수 있습니다. CAN, EtherCAT®, 802.11™, TCP/IP, UDP, I2C, SPI, MODBUS® 및 Bluetooth® 등의 프로토콜을 통해 임베디드 타겟과 통신할 수 있습니다.
제품 소개
“MATLAB 및 Simulink를 사용하면 여러 툴 사이를 오갈 필요 없이 하나의 환경에서 제어 알고리즘 개발, 디버그, 데이터 분석을 비롯한 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 이런 통합 환경 덕분에 전체 프로젝트 개발 시간이 단축되고 오류 발생 가능성을 낮출 수 있습니다.”
Dr. John Wen, Rensselaer Polytechnic Institute
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