MATLAB 및 Simulink는 로봇 매니퓰레이터 개발을 위한 특화된 알고리즘, 시뮬레이션 툴, ROS 지원 및 하드웨어 연결을 제공합니다.
MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- CAD의 기계 설계를 전기 시스템의 모델에 통합
- 전력 소비를 분석하여 가장 효율적인 설계와 궤적 선택
- 인식과 모션 계획이 수반되는 로봇 매니퓰레이터 응용 사례에 내장 알고리즘 및 센서 모델 사용
- 로봇 제어 알고리즘 설계 및 3D 시뮬레이션 환경에서 로봇 모델 시뮬레이션 수행
- 외부 시뮬레이터 또는 실제 로봇을 연결하여 로봇 조작 알고리즘 평가
- MATLAB 및 Simulink를 사용하여 UR 협동로봇 같은 로봇에 연결하고 제어 수행
- 로봇 제어기 및 온보드 연산 보드에 배포할 프로덕션 코드를 자동으로 생성
- 자율 로보틱스 응용 사례 개발을 위한 통합 워크플로를 포괄하는 참조 응용 예제를 사용하여 로보틱스 프로젝트 진행
“Robotics System Toolbox를 사용해 MATLAB에서 개발한 알고리즘을 로봇에 직접 연결해 로봇을 제어할 수 있었고, 그 덕분에 개발 시간도 최소화되었습니다. 이렇게 확보한 시간은 새로운 촉각 객체 인식 알고리즘을 더 심층적으로 연구하는 데 투자했습니다.”
로봇 매니퓰레이터 플랫폼 개발
로봇 매니퓰레이터 플랫폼 개발은 기계 시스템, 액추에이터, 전기 시스템 및 환경 모델 등을 포함하는 여러 구성요소로 이루어집니다. MATLAB 및 Simulink를 활용하여 로봇 매니퓰레이터의 사용자 지정 설계를 최적화하고 알고리즘을 개선할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink로 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
로보틱스 인식
협동로봇(cobot) 같은 현대의 산업용 로봇 매니퓰레이터에는 센서 데이터와 인공 지능을 활용하여 주변 환경을 인식하기 위해 로봇 인식이 필요합니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하면 하나 또는 여러 센서에서 오는 센서 데이터를 통합하고 로보틱스 인식 알고리즘을 개발할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 센서 및 주변기기에 연결
- 센서 데이터의 분석 및 비교를 통한 환경 인식
- 영상, 비디오, 라이다 및 기타 유형의 센서를 통한 이해 증진
- 파지할 객체의 분류 및 검출을 위한 기능 제공
- 제공되는 다양한 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 객체의 자세 및 파지점 추정
- ROS 네트워크를 통해 ROS 또는 ROS 2 미들웨어에 연결하여 센서 데이터 입력
로봇 모션 계획 및 제어
산업용 매니퓰레이터는 환경 내에서 충돌 회피 경로를 따라 작업을 수행합니다. MATLAB 함수와 Simulink 블록은 안전하고 효율적인 모션 및 제어를 계획할 수 있는 기능을 제공합니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
로보틱스 응용 분야의 시뮬레이션 기반 테스트
시뮬레이션을 통해 재현성이 높고 모델 파라미터의 변경이 용이한 가상 환경 내에서 초기 설계 단계에서 오류를 검출할 수 있으며 하드웨어 테스트에 수반되는 위험과 비용을 낮출 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink는 다음 기능을 제공합니다.
- 추상 모션 모델로 신속히 로봇 알고리즘 검증
- 병렬 연산을 사용해 전체 설계 공간을 신속히 탐색
- 제어기 및 플랜트에 최적화 알고리즘을 적용해 최적의 설계 발견
- 스테레오 카메라, 인코더 및 토크 센서 등의 산업용 매니퓰레이터 응용 분야에 사실적인 센서 통합
- Simulink와 Gazebo 간에 결정적 연동 시뮬레이션 수행
- 3D 물리 기반 시뮬레이터와 연동해 실제 같은 시뮬레이션 환경에서 로봇 모델 검증
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Berthold Bäuml, DLR (독일 항공우주 센터)
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