MATLAB机器人接口如何实现与硬件通信？

统一的工作流程

MATLAB 机器人工具箱的核心优势在于其统一的环境，你可以在仿真中验证算法，然后使用几乎相同的代码部署到真实机器人上,这大大缩短了开发周期。

机器人仿真与建模

这是 MATLAB 机器人工具箱的基础，在连接真实机器人之前,你必须在虚拟世界中构建和测试你的机器人。

a) 机器人建模

• Rigid Body Tree (刚体树模型)：这是现代机器人建模的标准方法，你可以使用 rigidBodyTree 对象来定义机器人的连杆、关节、运动学约束和动态参数。
• URDF 导入：对于大多数工业机器人，最简单的方式是直接导入其 URDF (Unified Robot Description Format) 文件，URDF 是一个 XML 文件，包含了机器人的完整几何和运动学信息。

  % 从 URDF 文件加载机器人模型
  robot = importrobot('abb_irb1200.urdf');
  show(robot); % 显示机器人模型

b) 运动学与动力学分析

一旦有了模型,就可以进行各种分析：

• 正运动学：已知关节角度，计算末端执行器的位姿。

  % 设置关节角度
  robot.JointPositions = [0, pi/4, -pi/3, 0, pi/2, 0];
  % 计算末端执行器的位姿 (4x4齐次变换矩阵)
  pose = getTransform(robot, 'tool0', 'base');
  disp(pose);

• 逆运动学：已知末端执行器的目标位姿，求解所需的关节角度。

  % 定义目标位姿
  T = trvec2tform([0.5, 0.2, 0.3]) * eul2trotm([0, pi/4, 0], 'XYZ');
  % 求解逆运动学解
  [q, solutionInfo] = ikine(robot, T);
  disp(q);

• 动力学：计算力矩、惯量等。

  % 计算给定关节位置和速度下的重力力矩
  gravity = [0 0 -9.81];
  tau = gravityTorque(robot, robot.JointPositions, gravity);
  disp(tau);

c) 仿真环境

• 仿真场景：使用 robotics.Scene 对象创建包含机器人、相机、障碍物等的 3D 场景。
• 路径规划：内置了多种路径规划算法，如 RRT (快速随机扩展树)，用于在复杂环境中找到无碰撞路径。

  % 创建一个简单的场景
  scene = robotics.Scene;
  % 添加机器人到场景
  scene.WorldFrame = robot.BaseName;
  addGeometry(scene, robot, 'Collision', 'show');
  % 使用 RRT 规划器
  planner = robotics.RRTPlanner('Map', occupancyMap(10));
  % ... (更多路径规划设置)

连接和控制真实机器人

这是将 MATLAB 机器人接口应用到实际物理世界的关键部分，MATLAB 提供了多种方式与不同类型的机器人通信。

a) 内置支持的硬件接口

对于许多主流的机器人平台，MathWorks 提供了现成的支持包,配置非常简单。

示例：连接并控制一个 UR 机器人

% 1. 创建机器人对象
robot = importrobot('ur5e.urdf');
robot.DataFormat = 'column'; % 设置数据格式
% 2. 创建 UR 连接对象
% 假设机器人IP地址是 192.168.1.10
ipAddress = '192.168.1.10';
port = 30002; % UR 的默认端口
ur = ur3e(ipAddress, port);
% 3. 发送一个简单的移动指令
% 将机器人移动到关节位置 [0, pi/2, -pi/2, 0, 0, 0]
targetJointPos = [0, pi/2, -pi/2, 0, 0, 0];
ur.movej(targetJointPos); % movej 是关节空间移动
% 4. 读取当前关节角度
currentAngles = ur.jointangles();
disp('当前关节角度:');
disp(currentAngles);

b) 通用接口 (最灵活的方式)

如果机器人不在官方支持列表中，你可以使用 通用接口 进行通信,这需要你对机器人的通信协议有一定了解。

1. TCP/IP Socket 通信：

   • 适用于大多数可以通过网络进行指令交互的机器人。
   • 使用 tcpclient 对象建立连接,发送和接收字节数据。
   • 你需要根据机器人协议手册，将指令（如 MOVEJ）编码成机器人能识别的字节流,并解析返回的数据。

2. Serial (串口) 通信：

   • 适用于通过串口（如 USB）连接的设备，如 Arduino、一些小型机械臂或传感器。
   • 使用 serialport 对象。

示例：通过 TCP/IP 与自定义机器人通信

% 1. 创建 TCP/IP 客户端
t = tcpclient('192.168.1.20', 8888);
% 2. 发送指令 (假设指令是 "MOVE_TO_X:100")
% 需要将字符串转换为 uint8 数组
write(t, uint8("MOVE_TO_X:100\r\n")); % 很多协议以回车换行符结尾
% 3. 读取响应
response = read(t, 100); % 读取最多100个字节
disp(char(response));
% 4. 关闭连接
clear t;

计算机视觉与感知

机器人需要“看”世界，MATLAB 在这方面同样强大。

• 图像采集：通过 imageAcquirer 对象连接摄像头、工业相机或深度相机（如 Intel RealSense, Kinect）。
• 图像处理：使用 Image Processing Toolbox™ 进行滤波、特征检测、颜色分割等。
• 3D 视觉：使用 Computer Vision Toolbox™ 进行点云处理、深度估计、立体视觉。
• 与机器人结合：
  • 手眼标定：标定相机安装位置（eye-in-hand 或 eye-to-hand）。
  • 视觉伺服：基于视觉信息控制机器人运动,抓取一个随机放置的物体。

示例：使用摄像头进行物体检测并引导机器人

% 1. 初始化相机和机器人
cam = webcam(1); % 使用默认摄像头
robot = importrobot('abb_irb1200.urdf'); % 仿真机器人
% 2. 捕获图像
img = snapshot(cam);
% 3. 检测物体 (检测红色物体)
redChannel = img(:,:,1);
greenChannel = img(:,:,2);
blueChannel = img(:,:,3);
mask = (redChannel > 150) & (greenChannel < 100) & (blueChannel < 100);
[blobs, mask] = regionprops(mask, 'Centroid', 'Area');
% 4. 如果检测到物体
if ~isempty(blobs)
    % 获取物体中心坐标 (像素坐标)
    objectPixelPos = blobs(1).Centroid;
    % 这里需要一个标定过程，将像素坐标转换为机器人基坐标系下的 3D 坐标
    % 这是一个简化的示例，假设已经标定好了
    objectWorldPos = [0.4, 0.1, 0.05]; % 假设转换后的世界坐标
    % 5. 规划并执行抓取动作
    % 设置抓取点相对于末端执行器的位姿
    graspPose = transl(objectWorldPos) * trotx(pi) * troty(pi/2);
    % 使用逆运动学求解机器人关节角度
    q = ikine(robot, graspPose);
    % 移动到抓取位置 (这里用仿真代替)
    robot.JointPositions = q;
    show(robot);
    % ... 执行抓取动作 ...
end

自定义接口与高级部署

当你的应用成熟后，可以将 MATLAB 代码部署到机器人上。

• MATLAB Coder™：将 MATLAB 算法（如路径规划、视觉算法）编译成 C/C++ 代码。
• Simulink®：使用图形化建模环境进行复杂的机器人控制系统设计、仿真和代码生成。
• 部署到目标硬件：
  • Raspberry Pi™ / Arduino®：可以将生成的代码或 MATLAB 脚本部署到这些微控制器上，作为机器人的“大脑”。
  • NVIDIA® Jetson™：部署需要强大计算能力的视觉和 AI 算法。
  • 机器人控制器：将生成的代码集成到机器人原生的控制器中。

总结与学习路径

1. 入门：从 Robotics System Toolbox 开始，学习使用 rigidBodyTree 建模和进行运动学分析，先在 Gazebo 或 Webots 等仿真器中练习。
2. 进阶：如果你有支持的硬件，安装对应的 Support Package，学习如何通过简单的指令控制真实机器人，学习使用 Image Acquisition Toolbox 和 Computer Vision Toolbox 进行视觉处理。
3. 精通：对于没有官方支持的机器人，学习使用 tcpclient 和 serialport 开发自定义接口，结合 Simulink 进行复杂系统建模和代码生成，并使用 MATLAB Coder 部署优化过的算法到嵌入式平台。

MATLAB 的机器人接口是一个生态系统，它将建模、仿真、算法开发和硬件部署无缝地连接在一起，是机器人研究、开发和教学的有力工具。

标签： MATLAB机器人硬件通信接口实现 MATLAB机器人串口通信配置方法 MATLAB机器人硬件接口编程实例