В принципе процесс разработки робототехнических систем не отличается от процесса разработки любых других систем управления реального времени. Будь то система управления самолетом, лифтом или промышленным конвейером. Чаще всего это встраиваемые системы, но может быть и другая реализация.
В общем случае выбор средств, платформы, и методов разработки зависит от требований к самой системе, начиная от функциональных требований, требований к надежности и заканчивая ценой конечного изделия и стоимости разработки/времени, потраченного на проект. Поэтому даже для робототехнических проектов, из-за последних требований, реализация может быть разной — от ардуины и до промышленных контроллеров за 10 тыс баксов.
Лично для лаборатории робототехники или платформы для обучения я считаю важным, чтобы средства охватывали максимально возможный спектр приложений. Чтобы студенты учились на чем-та таком, что применяется в реальных системах и в конце концов получали знания, которые потом могли бы применить в будущем в работе и карьеры.
С этой точки зрения, как уже указали, промышленные ПЛК уже сами по себе являются неплохим желехом для лаборатории — даже если робота не получится создать, общие принципы создания хард-реал-тайм систем привьются конкретно. Но если стеснены в средствах, то подойдет и распберри.
Саму софтверную платформу — операционки, драйвера, интерфейсы связи я даже не рассматриваю — тут такой разнобой, что принуждать студентов изучать все это не имеет смысла — потеряете время и суть, а робота не сделаете.
Поэтому следует сконцентрироваться только на средствах разработки, программирования и тестирования управляющих алгоритмов. Лично для меня в этом деле Матлаб/Симулинк вне конкуренции. Вы моделируете свой алгоритм у себя на компьютере, а потом загружаете сгенерированный код в железо, где он исполняется в реальном времени и делает то же самое, что и в модели — вот и есть краткая суть процесса разработки в данном случае.
Данный подход (называется Model Based Design) применяется в промышленности, автомобильной электронике, самолетах, роботах и т.д уже вот уже как десятилетие и позволяет достичь значительного сокращения времени разработки управляющего софта при меньшей квалификации программиста. Точнее программист становится не нужен. Все делает сам разработчик алгоритма.
Ну и еще одно преимущество — вы можете начать делать свои алгоритмы для роботов с ардуино и распберри, а закончить сверхнадежной системой управления для HVDC — и все с одной средой.
Да пожалуйста. Можете начать отсюда: http://uk.mathworks.com/discovery/robot-programming.html
Следует отметить, что робот, это всего лишь частный процесс, для которого требуется интеллектуальная система управления. И для создания таких и более сложных систем Матлаб применяется уже достаточно давно.
I/O надо делать на EtherCAT — там очень неплохие характеристики по задержкам и пропускной способности.
А платформу надо брать ту, для которой есть хороший рантайм для Matlab/Simulink. Так получите наилучшую среду для разработки и тестирования алгоритмов управления роботами.
В общем случае выбор средств, платформы, и методов разработки зависит от требований к самой системе, начиная от функциональных требований, требований к надежности и заканчивая ценой конечного изделия и стоимости разработки/времени, потраченного на проект. Поэтому даже для робототехнических проектов, из-за последних требований, реализация может быть разной — от ардуины и до промышленных контроллеров за 10 тыс баксов.
Лично для лаборатории робототехники или платформы для обучения я считаю важным, чтобы средства охватывали максимально возможный спектр приложений. Чтобы студенты учились на чем-та таком, что применяется в реальных системах и в конце концов получали знания, которые потом могли бы применить в будущем в работе и карьеры.
С этой точки зрения, как уже указали, промышленные ПЛК уже сами по себе являются неплохим желехом для лаборатории — даже если робота не получится создать, общие принципы создания хард-реал-тайм систем привьются конкретно. Но если стеснены в средствах, то подойдет и распберри.
Саму софтверную платформу — операционки, драйвера, интерфейсы связи я даже не рассматриваю — тут такой разнобой, что принуждать студентов изучать все это не имеет смысла — потеряете время и суть, а робота не сделаете.
Поэтому следует сконцентрироваться только на средствах разработки, программирования и тестирования управляющих алгоритмов. Лично для меня в этом деле Матлаб/Симулинк вне конкуренции. Вы моделируете свой алгоритм у себя на компьютере, а потом загружаете сгенерированный код в железо, где он исполняется в реальном времени и делает то же самое, что и в модели — вот и есть краткая суть процесса разработки в данном случае.
Данный подход (называется Model Based Design) применяется в промышленности, автомобильной электронике, самолетах, роботах и т.д уже вот уже как десятилетие и позволяет достичь значительного сокращения времени разработки управляющего софта при меньшей квалификации программиста. Точнее программист становится не нужен. Все делает сам разработчик алгоритма.
Ну и еще одно преимущество — вы можете начать делать свои алгоритмы для роботов с ардуино и распберри, а закончить сверхнадежной системой управления для HVDC — и все с одной средой.
Следует отметить, что робот, это всего лишь частный процесс, для которого требуется интеллектуальная система управления. И для создания таких и более сложных систем Матлаб применяется уже достаточно давно.
А платформу надо брать ту, для которой есть хороший рантайм для Matlab/Simulink. Так получите наилучшую среду для разработки и тестирования алгоритмов управления роботами.