モバイルロボット向け MATLAB および Simulink

MATLAB® と Simulink® には、自律型モバイルロボット (AMR)、サービスロボット、およびその他の無人地上車両 (UGV) を開発するためのアルゴリズム、モデリング、シミュレーション ツール、ROS、およびハードウェア接続が搭載されています。

MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。

  • ロボットの仮想モデルのインポートと機械設計や電気部品の要件の調整
  • 慣性航法システムと GNSS センサー向けセンサーモデルのシミュレーション
  • 粒子フィルターやモンテカルロ位置推定などのアルゴリズムを使用したロボットの位置推定
  • SLAM (自己位置推定と環境地図作成) アルゴリズムを使用した環境地図の構築
  • A* や RRT などのパスプランニング アルゴリズムを使用した最適な経路の検索
  • 平滑化や障害物回避などのパスメトリクスを使用した経路最適性の評価
  • パス追従や障害物回避制御アルゴリズムを使用した動的な環境下でのナビゲーション
  • ターゲット ハードウェア向け量産向けコードの自動生成

モバイルロボット向け
MATLAB および Simulink の使用

プラットフォーム開発

物理モデルを構築またはインポートして、車輪付きロボットや脚付きロボットのロボットダイナミクスをシミュレーションします。接触力やトルクのような実世界の制約を適用して、ハードウェア プラットフォームでのアルゴリズムの影響を解析します。MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。


知覚と位置推定

ロボットの視点で環境マップを構築し、モバイルロボットを位置推定できます。センサーモデルとあらかじめ用意されたアルゴリズムを使用して、マッピング、位置推定、およびオブジェクト検出アプリケーションを開発し、モバイルロボットが周囲の環境や位置を学習できるようにします。MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。


モーション プランニングと制御

モバイルロボットが目的地に到達するための経路を検索します。ウェイポイントを生成し、グローバルな経路またはローカルな軌跡に従うように制御コマンドを送信します。MATLAB および Simulink には、未知の環境でモバイルロボットがナビゲートするための検索およびサンプリングベースのプランニング アルゴリズムと、パス追従制御アルゴリズムが用意されています。MATLAB と Simulink を使用すれば、ロボットが次のことができるようになります。


シミュレーションベースのテスト

シミュレーションで設計エラーを検出し、ハードウェアテストのリスクとコストを削減します。MATLAB と Simulink には、モバイル ロボット アプリケーションの開発時間やテスト時間だけでなく、性能を最適化するための対話型のアプリやシミュレーション ツールが搭載されています。MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。