ロボット マニピュレーター向け
MATLAB および Simulink
MATLAB® および Simulink® には、ロボット マニピュレーターの開発に特化したアルゴリズム、シミュレーション ツール、ROS サポート、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。
- CAD による機械設計と電気システムのモデルを統合
- 消費電力を解析し、最も効率的な設計と軌跡を選択
- 組み込みのアルゴリズムとセンサーモデルを使用して、自律ロボット マニピュレーターのアプリケーション向けに知覚システムとモーション プランニング システムを結合
- ロボット制御アルゴリズムを設計し、3D シミュレーション環境などのロボットモデルを使用したシミュレーションを実施
- 外部シミュレーターや実際のロボットを接続し、ロボットの操作アルゴリズムを評価
- ロボット コントローラーやオンボードのコンピューティング ボードへの展開のための量産向けコードの自動生成
- 自律ロボット アプリケーションを開発するための統合ワークフローを含む、用意されたリファレンス アプリケーションの例を使用したロボットプロジェクトの推進
「Robotics System Toolbox を使用すると、MATLAB で開発したアルゴリズムからロボットにシームレスに接続して直接制御でき、開発時間を短縮することができます。こうして得られた時間を、新たな触覚物体認識アルゴリズムへの研究に使うことができました。」
Takamitsu Matsubara, Nara Institute of Science and Technology
ロボット マニピュレーター向け
MATLAB および Simulink の使用
ロボット マニピュレーターのプラットフォーム開発
ロボット マニピュレーターのプラットフォーム開発は、機械システム、アクチュエータ、電気システム、環境モデルなど複数のコンポーネントで構成されています。MATLAB と Simulink を使用すれば、カスタム設計を最適化し、ロボット マニピュレーターのアルゴリズムを改善することができます。 MATLAB および Simulink は、次の作業を支援します。
- マルチボディ モデリング および剛体ツリーを使用してカスタムデザインを作成
- CAD モデルおよび URDF ファイルから設計をインポート
- ロボットライブラリからの業界標準の設計の読み込み
- 設計を電気、空気圧、およびその他の作動システムと統合
- 環境との相互作用のための物理ベース シミュレーターとの接続
チュートリアル
画像ギャラリー (5 画像)
ロボットの知覚
最新の産業用ロボット マニピュレーターは、センサーデータと AI (人工知能) が周囲の環境を知覚する場合にロボットの知覚を必要とします。1 つのセンサーまたは複数のセンサーからのセンサーデータを統合し、MATLAB および Simulink を使用してロボット知覚アルゴリズムを開発することができます。MATLAB と Simulink では、以下のことが可能になります。
- センサーや周辺機器への接続
- センサーデータを解析して比較し、環境を知覚
- 画像、ビデオ、LiDAR などのセンサーから洞察を取得
- 把持対象オブジェクトの分類および検出機能の提供
- コンピューター ビジョンのさまざまなアルゴリズムを使用し、オブジェクトの姿勢と把持点を推定
- ROS ネットワーク経由で ROS または ROS 2 ミドルウェア に接続し、センサーデータを入力
チュートリアル
ロボットのモーション プランニングと制御
産業用マニピュレーターは、環境内で衝突を回避する経路に従いタスクを実行します。MATLAB 関数と Simulink ブロックには、安全で効率的な運動および制御を計画する機能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。
- 逆運動学/順運動学およびダイナミクス、モーション プランニング、軌跡生成、および衝突検査のための機能の使用
- 最適化計算を通した軌跡パラメーターの決定
- 状態遷移図、フローチャート、および状態遷移表を設計する機能の提供による状態制御ロジックの実装
- モデル予測制御を使用した軌跡最適化と制御の実行
- 高度な制御を行うための強化学習の適用
チュートリアル
- ロボット マニピュレーターおよび安全な軌道追従制御向け Simulink ブロック (2:58)
- ロボット マニピュレーターの関節の制御 (24:43)
- ロボット マニピュレーターの軌道計画 (18:21)
- 産業用ロボット: 知覚から運動へ (14:53)
- ロボットに学習させる方法 (深層強化学習の利用) (37:08)
ロボティクス アプリケーションのシミュレーションベースのテスト
シミュレーションは、再現性が高く、モデルパラメーターの変更が容易な仮想設定における設計の初期段階でエラーを検出し、ハードウェアテストのリスクとコストを削減するのに役立ちます。MATLAB および Simulink には、以下の機能があります。
- 抽象的な運動モデルを使用し、ロボットアルゴリズムの妥当性を迅速に確認
- 並列計算を使用して設計空間全体を迅速に探索
- 最適化アルゴリズムをコントローラーとプラントの両方に適用し、最適な設計を検出
- ステレオカメラ、エンコーダー、トルクセンサーなどの、産業用マニピュレーター アプリケーション用の現実的なセンサーを統合
- Simulink と Gazebo の間の確定的なコシミュレーションの実行
- 3D 物理シミュレーターとの連携による実世界のシミュレーション環境でのロボットモデルの妥当性確認
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