로봇공학 및 자율 시스템

 

로봇 매니퓰레이터를 위한 
MATLAB 및 Simulink

MATLAB® 및 Simulink®는 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 기계적 설계를 전기 시스템의 모델에 통합
  • 전력 소비를 분석하여 가장 효율적인 설계와 궤적 선택
  • 내장 알고리즘 및 센서 모델을 사용하여 자율 로봇 매니퓰레이터 응용 분야를 위한 인식 및 모션 계획 시스템 결합
  • 로봇 제어 알고리즘 설계 및 3D 시뮬레이션 환경에서 로봇 모델 시뮬레이션 수행
  • 외부 시뮬레이터 또는 실제 로봇을 연결하여 로봇 조작 알고리즘 평가
  • 로봇 제어기 및 온보드 연산 보드에 배포할 생산 코드를 자동으로 생성
  • 자율 로봇공학 응용 프로그램 개발을 위한 통합 워크플로를 포괄하는 참조 응용 예제를 사용하여 로봇공학 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.”

Takamitsu Matsubara, Nara Institute of Science and Technology

로봇 매니퓰레이터 플랫폼 개발

로봇 매니퓰레이터 플랫폼 개발은 기계 시스템, 액추에이터, 전기 시스템 및 환경 모델 등을 포함한 여러 구성요소로 이루어집니다. MATLAB 및 Simulink를 활용하여 로봇 매니퓰레이터를 위한 사용자 지정 설계를 최적화하고 알고리즘을 개선할 수 있습니다.  MATLAB 및 Simulink로 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.


이미지 갤러리 (5개 이미지)

로봇공학 인식

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 로봇공학 인식 알고리즘을 개발할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 센서 및 주변기기에 연결
  • 센서 데이터를 분석, 비교하여 환경 인식
  • 영상, 비디오, 라이다 및 기타 유형의 센서를 통한 이해력 확보
  • 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 없는 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.


gazebo cosim

로봇공학 응용 분야의 시뮬레이션 기반 테스트

시뮬레이션을 사용하면 반복성이 높고 모델 파라미터 변경이 용이한 가상 환경을 통해 설계의 초기 단계에서 오류를 감지할 수 있으며 하드웨어 테스트에 따르는 위험과 비용을 낮출 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink는 다음 기능을 제공합니다.

  • 추상 모션 모델을 통한 신속한 로봇 알고리즘 검증
  • 병렬 연산을 사용하여 전체 설계 공간을 신속하게 탐색
  • 제어기와 플랜트에 모두 최적화 알고리즘을 적용하여 최적의 설계 찾기
  • 스테레오 카메라, 인코더 및 토크 센서와 같은 산업용 매니퓰레이터 응용 분야를 위한 사실적인 센서 통합
  • Simulink와 Gazebo 간에 결정적 통합 시뮬레이션 수행
  • 3D 물리 기반 시뮬레이터와 연결하여 실제와 같은 시뮬레이션 환경에서 로봇 모델 검증

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