이동 로봇을 위한
MATLAB 및 Simulink는 AMR(자율 이동 로봇), 서비스 로봇 및 기타 UGV(무인 지상 차량) 개발을 위한 알고리즘과 모델링, 시뮬레이션 툴, ROS 및 하드웨어 연결성을 제공합니다.
MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 로봇의 가상 모델을 가져와서 기계적 설계와 전기적 구성요소에 대한 요구사항을 세부적으로 조정
- 관성 항법 시스템 및 GNSS 센서를 위한 센서 모델 시뮬레이션
- 입자 필터 및 몬테카를로 위치추정과 같은 알고리즘을 사용하여 로봇 위치추정
- SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성) 알고리즘을 사용하여 환경 지도 작성
- A* 및 RRT와 같은 경로 계획 알고리즘을 사용하여 최적 경로 찾기
- 원활함, 장애물과의 거리 등의 경로 메트릭을 사용하여 경로 최적성 평가
- 경로 추종 및 장애물 회피 제어 알고리즘을 사용하여 동적인 환경에서 이동
- 타겟 하드웨어에 대한 생산 코드 자동 생성
이동 로봇에
MATLAB 및 Simulink 활용하기
플랫폼 개발
물리적 모델을 구축하거나 가져오고 차륜 및 보행 로봇의 로봇 동역학을 시뮬레이션할 수 있습니다. 접촉력 및 토크와 같은 실제 환경 제약 조건을 적용하여 알고리즘이 하드웨어 플랫폼에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 차동 구동 또는 애커만 조향과 같은 일반적인 이동 로봇 설계를 위한 운동학 모션 모델 및 휠 인코더 사용
- 로봇 역학의 물리적 모델링을 사용하여 자세한 동적 모델 설계
- CAD 소프트웨어에서 기계 설계를 가져오고 이를 단일 시뮬레이션 모델에서 전기 및 제어 시스템과 연결
- 환경 모델링을 위해 Gazebo 등의 외부 로봇 시뮬레이터와 연동
- ROS/ROS2 미들웨어에 연결
인식 및 위치추정
로봇 비전을 활성화하여 환경 지도를 작성하고 이동 로봇의 위치를 추정할 수 있습니다. 이동 로봇이 주변 환경과 현재 위치를 학습할 수 있도록 센서 모델과 사전 구축된 알고리즘을 사용하여 지도작성, 위치추정 및 객체 검출 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 정확한 자세 추정을 위한 IMU 및 GPS 센서 판독값 시뮬레이션 및 융합
- 적응 몬테카를로 위치추정 알고리즘을 사용하여 라이다 기반 로봇 위치추정
- 라이다 SLAM 또는 단안 시각 SLAM을 사용하여 2D 및 3D 지도 구축 및 시각화
- SLAM Map Builder 앱을 사용하여 대화형 방식으로 루프 폐쇄를 수정함으로써 지도 정확도 개선
- 자기중심 점유 지도를 생성 및 시각화하여 동적 환경 표현
- YOLO, SSD 및 CNN과 같은 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘을 사용하여 안전한 로봇 내비게이션을 위한 객체 검출, 식별 및 추적
모션 계획 및 제어
이동 로봇이 목적지에 도달하는 경로를 찾을 수 있습니다. 경로점을 생성하고 전역적 경로 또는 국소적 궤적을 따르도록 제어 명령을 전송할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink는 미지의 환경에서의 이동 로봇 내비게이션을 위한 탐색 및 샘플링 기반 계획 알고리즘과 경로 추종 제어 알고리즘을 제공합니다. MATLAB 및 Simulink를 활용하여 로봇은 다음을 수행할 수 있습니다.
- A* 및 RRT와 같은 알고리즘을 사용하여 최단 경로 및 장애물 없는 경로 찾기
- 동적인 환경에서 국소적 재계획으로 장애물을 피하여 안전하게 이동
- 원활함 및 장애물과의 거리 등의 메트릭을 사용해 계획된 경로의 시각화 및 평가
- 비선형 모델 예측 제어를 통해 경로 최적화
- 순수 추종 제어기를 사용하여 계획된 경로 추종
- 조향 명령 계산으로 벡터장 히스토그램을 사용하여 장애물 회피
- DDPG와 같은 강화 학습 방법을 사용하여 장애물 회피
시뮬레이션 기반 테스트
시뮬레이션을 사용하여 설계 오류를 감지하고 하드웨어 테스트의 위험과 비용을 낮출 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink는 이동 로봇 응용 프로그램의 성능과 개발 및 테스트 시간을 최적화할 수 있는 대화형 앱과 시뮬레이션 툴을 제공합니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 궤적을 생성하여 센서 모션을 모사하고 센서의 성능을 보정
- 주행거리 추정 분석으로 휠 인코더의 오류 소스 제거
- 추상 모델을 사용하여 신속하게 자율 알고리즘을 검증하거나 충실도가 더 높은 모델 구축
- Gazebo와 연결하여 시간 동기화된 통합 시뮬레이션을 수행하고 폐루프 시뮬레이션에서 알고리즘 테스트
- 모바일 플랫폼에 배포하기 전에 다양한 경계 조건 시나리오에서 내비게이션 알고리즘 실행
- 신속 프로토타이핑 및 프로덕션 용도로 C/C++, VHDL®/Verilog®, CUDA® C/C++ 코드 자동 생성
30일 무료 평가판
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