이동 로봇을 위한
MATLAB 및 Simulink

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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
Weston Robot Develops Disinfecting Robots to Fight COVID-19
Weston Robot - 코로나19 대처를 위한 소독 로봇 개발 사례

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.

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인식 및 위치추정

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.

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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.

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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.

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