将机器人系统建模到传感器噪音和电机振动等最精细的细节。 用精确的运动学、动力学和接触特性模拟机器人系统。 设计并优化高级自治和低级控制。 使用维护的算法库合成和分析传感器数据。 逐步验证机器人设计或算法,从模拟到硬件在役(HIL)测试。 通过ROS将算法部署到机器人,或直接部署到微控制器、FPGA、PLC和GPU。
“基于模型的设计和自动代码生成使我们能够应对Agile Justin 53自由度的复杂性。如果没有基于模型的开发,就不可能为如此复杂的机器人系统构建具有硬实时性能的控制器。” Berthold Bäuml,德国航空航天中心(DLR)
客户成功
处理传感器数据
通过ROS、串行和其他类型的协议连接到传感器。 可视化来自摄像头、声纳、激光雷达、GPS和IMU的数据。 自动化常见的传感器处理任务,如传感器融合、过滤、几何变换、分割和注册。
与平台和目标沟通
“通过MATLAB和Simulink,我们可以使用单一的环境进行控制算法开发、调试、数据分析,以及更多地在多个工具之间切换。这种集成减少了总体项目开发时间和引入错误的机会。” John Wen博士,伦斯勒理工学院