Matlab机器人算法与机器人系统工具箱入门教程

本次讲座将演示机器人系统工具箱(Robotics System Toolbox)里的机器人算法和ROS接口，重点介绍如何使用此工具箱来开发和测试智能机器人算法。

ROS(Robot Operating System)被广泛应用于机器人研究和教学当中，全球有400多所高校和科研单位在使用ROS。同时ROS也开始逐渐被工程师们采纳，应用在如无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、水下搜索机器人，家用服务机器人和工业机器人等领域。ROS提供了标准的数据通信架构，常用的硬件驱动，以及成熟的机器人算法。然而，用户需要先学习Python或C++等语言，然后才能在ROS下编写、编译、运行和测试算法。很多机器人研究人员希望能够同时使用MATLAB/Simulink与ROS，最好能够在MATLAB/Simulink下编写和测试算法，并且不需要编译就能在支持ROS的机器人或者模拟器上验证算法。算法测试通过以后，直接从MATLAB/Simulink下生成ROS代码，然后发布到机器人上。

MathWorks机器人系统工具箱提供MATLAB/Simulink与ROS接口。通过此工具箱, 机器人研究人员可以在MATLAB/Simulink环境下开发和测试算法，然后在支持ROS的机器人模拟器上(如Gazebo和V-REP)，或支持ROS的机器人上验证算法。在此讲座里，我们将演示：

MATLAB与ROS接口

Simulink与ROS接口

MATLAB/Simulink与Gazebo模拟器接口

PRM最佳路径规划算法(使用TurtleBot机器人展示)

人机交互(使用Baxter机器人展示)

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