MATLAB如何加速机器人开发：仿真模型与软硬件同步优化策略
早期进行整体设计时，若能进行仿真，那么在仿真过程中，可不断调试装置和系统参数，经过多次反馈后得出我们期望的模型。与此同时，进行结构与软硬件的制作，并且依据仿真模型的变动进行修改，多个阶段同时开展，以此达到减少开发时长以及资金成本的目的。当然，既然要进行仿真，要选取哪款软件呢。
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在这篇文章中，我们有聊过利用/对机器人运动规划进行仿真。
那么在加速机器人开发流程上，又会给我们带来什么惊喜呢？
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如何加速机器人开发
在机械臂硬件系统未被设计出来之前，我们无法验证算法以及它的抓取效果和准确度。此时，我们可以上场，承担搭建相关模型以及提前完成仿真测试的重任。
在开篇的腰间机械臂视频里，机械臂存在给人递送工具的应用场景。我们以机械臂抓取物品为例子，运用模拟来仿真这个运动过程。
在其中，存在较多的机械臂模型可供大家挑选。可以根据自己的设计需求，选取相应的机械臂模型。接下来，将使用这些机械臂来进行拾放工作流程的仿真。
首先，使用图表创建状态流程图，由以下三个步骤组成：
1、初始化机器人和环境
初始化机械臂模型，接着创建其运行环境，然后初始化相关参数配置，最后建立机械臂模型。
该环境由机械手、用于分类的架子和蓝色障碍物组成。
2、识别零件并确定放置位置
在识别阶段的起始步骤中，需要对零件进行检测。我们既可以直接调用相关函数来直接提供待拾放物体的检测算法，也可以依据我们特定的物体去设计与之对应的物体检测算法。
https://img0.baidu.com/it/u=3639316490,1213445765&fm=253&fmt=JPEG&app=120&f=JPEG?w=775&h=500
接下来，调用相关函数对零件进行分类，分为两种类型。然后，根据分类结果确定零件放置的位置，即顶部架子或底部架子。
3、执行取放工作流程
识别出物品后，指定其目的地，手爪将物品拾取，接着移动到目标位置。
*详细流程如下图所示：
在完成状态流程图后，就可以运行可视化仿真。
确定选用中所提供的机器人模型，对其进行初始相关参数配置，以此来完成机械手的初始配置，进而建立起机械臂模型。
【案例来自官网，该仿真使用带有手爪的 GEN3机械臂模型】
代码：
load（'.mat'）;
. 然后将这些乘积相加得到最终结果。
等于([[-0.2, 0.55, 0.46]])乘以()；
等于([[-0.2, 0.55, 0.63]])乘以()；
调用函数，即可将可视化模型连接到前文状态流程图，
. = （''，）;
输入下方代码，可进行拾放物体过程仿真：
开始工作；是；否；否。
case 'Yes'
https://img1.baidu.com/it/u=2186873698,3008815654&fm=253&fmt=JPEG&app=138&f=JPEG?w=475&h=669
开始在图表中进行拾取和放置的事件。
..;
case 'No'
% End Pick and Place
..;
(.);
();end
完成此拾放可视化仿真之后，我们能够把机器人工具箱结合起来，在这个模型上增添相关的路径规划以及电机控制等内容，以此提前对我们的相关算法进行验证，这样就能加快机械臂系统设计开发的效率，不过由于篇幅有所限制，在此就不再详细地介绍相关内容了。
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总结
在机器人系统开发中，通过某种方式的配合使用，能够提前验证机械臂控制算法。同样地，除了机器人的机械臂模型仿真之外，还可以利用对机器人的移动控制、视觉等组件进行仿真，以此提前验证控制算法，无需等待相关硬件制作完成后才进行验证，这样就能加快整个机器人系统的开发过程，提升效率。
在机器人开发方面，给技术人员提供了大量且友好的开发工具，还涵盖了多个 demo，能让初学者快速入门。我们可以通过学习调用 demo，快速搭建机器人的各个组件系统，然后进行仿真测试。无论是机器视觉，还是机械臂相关的软硬件，亦或是移动路径规划等，都能在其中找到相应的工具包来进行仿真测试。
与此同时，在模型设计的基础上，我们能够把机器人系统这样庞大且陌生的系统划分成各个模块来进行组件设计。通过对其组件进行仿真测试，运用基于模型设计来开发软件，我们可以尽早对某一阶段的工作产品进行验证，并且能够链接到下一阶段的设计。节省开发时间成本和资金成本只是一方面，对于基于模型的设计而言，图形化设计具有天然且固有的特性。
可以让人较为清楚地知晓设计原理以及其过程，有助于工程师们进行交流以及后续的维护工作。
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