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.”

하드웨어 플랫폼 설계

제어 알고리즘의 시뮬레이션, 최적화 및 강화 학습을 위해 자율주행 차량, 드론 및 매니퓰레이터의 3D 물리 모델 또는 전기 기계 모델을 만들 수 있습니다.

  • URDF 파일 또는 CAD 소프트웨어의 기존 3D 모델을 가져올 수 있습니다.
  • 동역학, 접촉, 유압 및 기체역학을 구현하여 물리적으로 정확한 모델을 만들 수 있습니다.
  • 전기 다이어그램 계층을 추가하여 디지털 트윈을 완성할 수 있습니다.

 


환경 인식

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.

 


환경 인식

내장된 대화형 방식의 MATLAB 앱을 사용하여 객체 검출 및 추적, 위치추정 및 지도작성을 위한 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

  • 영상 분류, 회귀 및 특징 검출을 위한 다양한 신경망을 실험하고 평가할 수 있습니다.
  • 알고리즘을 C/C++, 고정소수점, HDL 또는 CUDA® 코드로 자동 변환하여 하드웨어에 배포할 수 있습니다.

 

환경 인식

계획 및 의사결정

활발하게 관리되는 알고리즘 라이브러리를 사용하여 점질량 또는 운동학 및 동적 제약 조건이 있는 시스템으로 정의되는 로봇을 위한 2D 또는 3D 경로 계획을 구현할 수 있습니다. Stateflow®를 활용하여 실시간 의사결정에 필요한 조건 및 행동을 정의하면서 작업 계획을 수행할 수 있습니다.


제어 시스템 설계

내장된 대화형 방식의 MATLAB 앱을 사용하여 시간 및 주파수 영역에서 복잡한 시스템의 동작을 분석할 수 있습니다. 결정적 접근 방식, 최적화 접근 방식 또는 강화 학습 접근 방식으로 피드백 제어기를 설계할 수 있습니다.

제어 시스템 설계

하드웨어에 연결하기

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.


“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.”

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