Вычислите инверсную кинематику для простого 2D манипулятора.

Фильтр частиц является основанным на выборке рекурсивным Байесовым алгоритмом оценки, который реализован в объекте stateEstimatorPF. В этом примере подобный автомобилю робот с дистанционным управлением прослеживается в наружной среде. Измерение положения робота обеспечивается встроенным GPS, который является шумным. Существуют известные команды движения, отправленные в робота, но робот не выполнит точное движение, которым управляют, из-за механической слабой или погрешности модели. Этот пример покажет, как использовать stateEstimatorPF, чтобы уменьшать эффекты шума в данных об измерении и получить более точную оценку положения робота. Кинематическая модель подобного автомобилю робота описана следующей нелинейной системой. Фильтр частиц идеально подходит для оценки состояния такого вида систем, когда это может иметь дело со свойственной нелинейностью.

Демонстрирует, как управлять роботом, чтобы следовать за желаемым путем с помощью Средства моделирования Робота. Пример использует Чистый контроллер следования траектории Преследования, чтобы управлять симулированным роботом вдоль предопределенного пути. Желаемый путь является набором waypoints заданное явным образом или вычисленное использование планировщика пути (обратитесь к Планированию пути в Среде Различной Сложности). Чистый контроллер следования траектории Преследования для симулированного робота с дифференциальным приводом создается и вычисляет команды управления, чтобы следовать за данным путем. Вычисленные команды управления используются, чтобы управлять симулированным роботом вдоль желаемой траектории, чтобы следовать за желаемым путем на основе Чистого контроллера Преследования.

Этот пример Simulink демонстрирует, как блок Inverse Kinematics может управлять манипулятором вдоль заданной траектории.

Сгенерируйте и симулируйте интерполированные объединенные траектории, чтобы переместиться от начальной буквы до желаемого положения исполнительного элемента конца. Синхронизация траекторий основана на аппроксимированной желаемой скорости конца инструмента руки (EOAT).

Запланируйте траектории робота без коллизий с обратной связью от начальной буквы до желаемого положения исполнительного элемента конца с помощью нелинейного прогнозирующего управления модели. Получившиеся траектории выполняются с помощью имитационной модели робота низкого качества и вычислили управление крутящим моментом. Препятствия могут быть статическими или динамическими, и могут быть или установлены как примитивы (сферы, цилиндры, поля) или как пользовательские сетки.

Setup сквозной выбор и рабочий процесс места для автоматизированного манипулятора как KINOVA® Gen3.

Сгенерируйте траекторию без коллизий в ограниченной рабочей области.

Используйте Simulink® с блоками алгоритма манипулятора Robotics System Toolbox™, чтобы достигнуть безопасного управления отслеживанием траектории для симулированного робота, запускающегося в Simscape™ Multibody™.

Создайте карту среды с помощью показаний датчика области значений и положений робота для робота с дифференциальным приводом. Вы создаете, создают карту из показаний датчика области значений, которые симулированы с помощью объекта rangeSensor. differentialDriveKinematics модель движения симулирует управление роботом вокруг комнаты на основе скоростных команд. rangeSensor дает показания области значений на основе положения робота, когда это следует за путем.

Демонстрирует, как вычислить препятствие свободный путь между двумя местами на данной карте с помощью Вероятностной Дорожной карты (PRM) планировщик пути. Планировщик пути PRM создает дорожную карту в свободном пространстве данной карты, использующей случайным образом произведенные узлы в свободном пространстве и соединяющей их друг с другом. Если дорожная карта была создана, можно запросить для пути от данного местоположения запуска до данного местоположения конца на карте.

Демонстрирует, как выполнить путь без препятствий между двумя местами на данной карте в Simulink®. Путь сгенерирован с помощью вероятностного плана действий (PRM), планируя алгоритм (mobileRobotPRM). Команды управления для навигации по этому пути сгенерированы с помощью Чистого контроллера Преследования блок. Дифференциальный диск кинематическая модель движения симулирует движение робота на основе тех команд.

Демонстрирует, как выполнить препятствие свободный путь для мобильного робота между тремя местами на данной карте. Робот, как ожидают, посетит эти три места на складе: заряжающаяся станция, загружая станцию, и разгружая местоположение. Последовательность, в которой посещают эти местоположения, диктует планировщик. Планировщик дает каждому роботу целевое положение, чтобы перейти к. Робот планирует путь и использует Чистый контроллер Преследования, чтобы следовать за waypoints на основе текущего положения робота. Кинематический блок Model Дифференциального Диска моделирует упрощенную кинематику, которая берет линейное и скорости вращения от Чистого Диспетчера Преследования. Этот пример создает сверху Пути к Плану для Дифференциального Робота в примере Simulink.

Управляйте и симулируйте несколько роботов, работающих на складе или центре дистрибуции. Роботы управляют вокруг пакетов берущего средства и поставки их к станциям для того, чтобы сохранить или обработать. Этот пример создает сверх Выполнить Задач для Складского примера Робота, который управляет одним роботом вокруг того же средства.

Различные модели кинематики робота модели в среде и сравнивают их.

Демонстрирует, как управлять роботом, чтобы следовать за желаемым путем с помощью Средства моделирования Робота. Пример использует Чистый контроллер следования траектории Преследования, чтобы управлять симулированным роботом вдоль предопределенного пути. Желаемый путь является набором waypoints заданное явным образом или вычисленное использование планировщика пути (обратитесь к Планированию пути в Среде Различной Сложности). Чистый контроллер следования траектории Преследования для симулированного робота с дифференциальным приводом создается и вычисляет команды управления, чтобы следовать за данным путем. Вычисленные команды управления используются, чтобы управлять симулированным роботом вдоль желаемой траектории, чтобы следовать за желаемым путем на основе Чистого контроллера Преследования.

Управляйте роботом с дифференциальным приводом в co-симуляции Gazebo с помощью Simulink. Робот следует за набором waypoints путем чтения положения и положений энкодера колеса и генерирует команды управления крутящего момента, чтобы управлять им.

Фильтр частиц является основанным на выборке рекурсивным Байесовым алгоритмом оценки, который реализован в объекте stateEstimatorPF. В этом примере подобный автомобилю робот с дистанционным управлением прослеживается в наружной среде. Измерение положения робота обеспечивается встроенным GPS, который является шумным. Существуют известные команды движения, отправленные в робота, но робот не выполнит точное движение, которым управляют, из-за механической слабой или погрешности модели. Этот пример покажет, как использовать stateEstimatorPF, чтобы уменьшать эффекты шума в данных об измерении и получить более точную оценку положения робота. Кинематическая модель подобного автомобилю робота описана следующей нелинейной системой. Фильтр частиц идеально подходит для оценки состояния такого вида систем, когда это может иметь дело со свойственной нелинейностью.

Имитационным моделям часто нужны разные уровни точности во время различных стадий разработки. Во время этапа быстрого прототипирования мы хотели бы быстро экспериментировать и настройки параметров, чтобы протестировать различные автономные алгоритмы. Во время производственной стадии разработки мы хотели бы подтвердить наши алгоритмы против моделей увеличивающейся точности. В этом примере мы демонстрируем метод, чтобы аппроксимировать высокочастотную модель блоком Model Руководства UAV и использовать его, чтобы моделировать и настроить waypoint после системы навигации. Смотрите Настройку Последователь Waypoint для Fixed-Wing UAV. Та же система навигации тестируется против высокочастотной модели, чтобы проверить ее производительность.

Проектирует waypoint после контроллера для беспилотного воздушного транспортного средства (UAV) фиксированного крыла с помощью Модели Руководства UAV и блоков Последователя UAV Waypoint из Библиотеки UAV для Robotics System Toolbox.

Загрузите телеметрический журнал (TLOG), содержащий пакеты MAVLink в MATLAB®. Детали сообщений извлечены для графического вывода. Затем чтобы симулировать рейс снова, сообщения переизданы по коммуникационному интерфейсу MAVLink. Эта публикация подражает беспилотному воздушному транспортному средству (UAV), выполняющему рейс, зарегистрированный в tlog.

Используйте протокол параметра MAVLink в MATLAB и свяжитесь с внешними станциями наземного управления. Демонстрационный протокол параметра предоставлен для отправки обновлений параметра от симулированного беспилотного воздушного транспортного средства (UAV) до станции наземного управления с помощью протоколов связи MAVLink. Вы устанавливаете связь между двумя компонентами MAVLink, UAV и станцией наземного управления. Затем вы отправляете и получаете обновления параметра значений настройки параметров для UAV. Наконец, если вы используете QGroundControl© в качестве станции наземного управления, можно получить эти обновления параметра от QGroundControl и видеть их отраженный в окне программы.

Различные модели кинематики робота модели в среде и сравнивают их.

Управляйте и симулируйте несколько роботов, работающих на складе или центре дистрибуции. Роботы управляют вокруг пакетов берущего средства и поставки их к станциям для того, чтобы сохранить или обработать. Этот пример создает сверх Выполнить Задач для Складского примера Робота, который управляет одним роботом вокруг того же средства.

Запланируйте траектории робота без коллизий с обратной связью от начальной буквы до желаемого положения исполнительного элемента конца с помощью нелинейного прогнозирующего управления модели. Получившиеся траектории выполняются с помощью имитационной модели робота низкого качества и вычислили управление крутящим моментом. Препятствия могут быть статическими или динамическими, и могут быть или установлены как примитивы (сферы, цилиндры, поля) или как пользовательские сетки.

Симулируйте движение объединенного пробела автоматизированного манипулятора под управлением с обратной связью.

Setup синхронизировал симуляцию между Simulink и Gazebo, как получить данные из Gazebo и отправить команды в Gazebo.

Управляйте роботом с дифференциальным приводом в co-симуляции Gazebo с помощью Simulink. Робот следует за набором waypoints путем чтения положения и положений энкодера колеса и генерирует команды управления крутящего момента, чтобы управлять им.

Сгенерируйте и симулируйте интерполированные объединенные траектории, чтобы переместиться от начальной буквы до желаемого положения исполнительного элемента конца. Синхронизация траекторий основана на аппроксимированной желаемой скорости конца инструмента руки (EOAT).