ロボティクスおよび自律システム
R2026bロボティクスおよび自律システムとは、自動車、航空機、ロボット、UAV など、物理環境の中でゴールに向かう行動のために移動し動作するプラットフォームのシステムのことをいいます。複数のツールボックスのツールおよびアルゴリズムにより、プラットフォームの位置や速度などの状態のシミュレーション、推定、ナビゲーション、制御、および物理環境のモニタリングが可能です。具体的には、以下を行うことができます。
プラットフォーム、軌跡、パス、センサー、環境を組み込んだ自律システムのシナリオを設計してモデル化し、さまざまな座標系とマップを使用してシミュレーションする。
検出値の生成と分類、プラットフォームの推定、環境の各種マップの取得を行う。
ロボット、UAV、自動車のパスを、多様な運動特性に基づき、さまざまなパス計画アルゴリズムを使用して計画する。
ロボット、UAV、自動車を複数のモーション制御アルゴリズムおよび手法により制御する。
ミドルウェア (ROS など) を介してロボットやシミュレーターに接続し、設計した推定、ナビゲーション、および制御アルゴリズムをハードウェア上に展開する。
ロボティクスおよび自律システム 向け製品
Automated Driving Toolbox
ADAS および自動運転システムの設計、シミュレーション、およびテスト
Robotics System Toolbox
ロボティクス アプリケーションの設計、シミュレーション、テストおよび展開
UAV Toolbox
UAV アプリケーションの設計、シミュレーションおよび展開
ROS Toolbox
ROS ベースのアプリケーションの設計、シミュレーションおよび展開
Sensor Fusion and Tracking Toolbox
マルチセンサー トラッキングおよび測位システムの設計、シミュレーション、テスト
RoadRunner
自動運転シミュレーション用の 3D シーンの設計
RoadRunner Scenario
自動運転シミュレーションのシナリオ作成および再生
Simulink 3D Animation
Simulate and visualize dynamic systems in a 3D environment
トピック
オフロードの自律運転
- Drive Agricultural Tractor in Vineyard Using Unreal Engine (Robotics System Toolbox)
Drive an agricultural tractor through a vineyard scene in Unreal Engine. (R2026b 以降) - Generate Synthetic Sensor Data for Localization Using Unreal Engine (Robotics System Toolbox)
Simulate IMU and monocular camera data in Unreal Engine to develop and validate state estimation algorithms. (R2026b 以降)
シナリオ設計とシミュレーション
- Design a Curved Road Programmatically using MATLAB Scene Authoring Functions (RoadRunner)
Design a curved road using scene authoring functions. - Build RoadRunner Scene with Intersection and Static Objects Using RoadRunner HD Map (RoadRunner)
Build a RoadRunner scene containing a road intersection and surrounding static objects using a RoadRunner HD Map. - Create Driving Scenario Interactively and Generate Synthetic Sensor Data (Automated Driving Toolbox)
Use the Driving Scenario Designer app to create a driving scenario and generate sensor detections and point cloud data from the scenario. - Generate RoadRunner Scenario from Recorded Sensor Data (Automated Driving Toolbox)
Generate RoadRunner Scenario from recorded GPS data and preprocessed actor track list. - Aerodynamic Parameter Estimation Using Flight Log Data (UAV Toolbox)
Improve the accuracy of a UAV model by using flight log data to estimate the aerodynamic parameters of the UAV.
状況認識と状態推定
- Extended Object Tracking of Highway Vehicles with Radar and Camera (Sensor Fusion and Tracking Toolbox)
Track highway vehicles around an ego vehicle as extended objects that span multiple sensor resolution cells. - Resilient Pose Estimation Using Terrain-Aided Inertial Sensor Fusion in GPS-Denied Environments (Navigation Toolbox)
- 慣性ナビゲーションの IMU と GPS フュージョン (Navigation Toolbox)
この例では、無人航空機 (UAV) またはクワッドコプターに適した IMU と GPS のフュージョン アルゴリズムを作成する方法を示します。 - Multi-Constellation GNSS Positioning Using RINEX Files (Navigation Toolbox)
Estimate GNSS receiver position using RINEX data from multiple satellite systems for improved accuracy and reliability. (R2026a 以降)
モーション プランニングと制御
- Object Tracking and Motion Planning Using Frenet Reference Path (Sensor Fusion and Tracking Toolbox)
Dynamically plan the motion of an autonomous vehicle based on estimates of the surrounding environment. - Plan Path for Manipulator in Simulink with Robotics System Toolbox (Robotics System Toolbox)
Simulate manipulator path planning in Simulink® with code generation for autonomy functions from MATLAB®. - Highway Lane Following with RoadRunner Scenario (Automated Driving Toolbox)
Simulate highway lane following application, designed in Simulink, with RoadRunner Scenario.
ハードウェアへの展開
- Run ArduPilot Software-in-the-Loop Simulation with Quadcopter Plant in Simulink (UAV Toolbox)
Verify a quadcopter controller design by using Software-in-the-Loop (SITL) simulation and simulating the quadcopter plant model in Simulink. - PX4 Hardware-in-the-Loop (HITL) Simulation with Fixed-Wing Plant in Simulink (UAV Toolbox)
This example shows how to use the UAV Toolbox Support Package for PX4® Autopilots to verify the controller design by deploying the design on the PX4 Autopilot hardware board. - Estimating Orientation Using Inertial Sensor Fusion and MPU-9250 (Navigation Toolbox)
This example shows how to get data from an InvenSense MPU-9250 IMU sensor, and to use the 6-axis and 9-axis fusion algorithms in the sensor data to compute orientation of the device. - Sign Following Robot with ROS in MATLAB (ROS Toolbox)
Control a simulated robot running on a separate ROS-based simulator over a ROS network using MATLAB.
ROS データとネットワーク解析
- Visualize Messages from Live ROS or ROS 2 Topics (ROS Toolbox)
Visualize messages from live ROS or ROS 2 topics in ROS Data Analyzer app. - Publish Ground Truth and Sensor Data from RoadRunner Scenario to ROS 2 Network (ROS Toolbox)
Publish ground-truth and sensor data from a RoadRunner scenario to ROS 2 network and visualize it using ROS Data Analyzer app. (R2025a 以降)
注目の例
ビデオ
Developing Autonomous Systems with MATLAB and Simulink
このビデオでは、自律型車両のモデル化およびシミュレーションを行うためのワークフローの開発方法、自律アルゴリズムの設計方法、システムの仮想テスト方法、およびハードウェアへの展開方法を紹介します。
Autonomous Technologies for Aerospace-Defense Applications
このビデオでは、無人航空機 (UAV)、無人地上車両 (UGV)、自律型無人探査機 (AUV) など、航空宇宙や防衛用途向けの自律技術を開発する方法を紹介します。
Design and Deploy Collaborative Robots (Cobots) Using MATLAB
このビデオでは、Robotic System Toolbox を使用して、協働ロボットを含むロボティクス アプリケーションの設計、シミュレーション、テスト、および展開を行う方法を紹介します。
Shaping a Path to Offroad Autonomy Using MATLAB
このビデオでは、MATLAB と Simulink がシミュレーション、センサー フュージョン、HIL テストを通じて、オフロード機械の制御および自動化の設計をどのように加速させるかについて解説します。
Design and Simulate VTOL Aircrafts for Advanced Air Mobility Applications
このビデオでは、VTOL 制御システムとフォトリアリスティックなシミュレーションを開発して次世代空モビリティ ミッションをシミュレーションする方法を紹介します。









