单片机plcmatlab毕业设计防坑指南！2023届毕业生必须知道

每到毕业季，总会有那么几个同学在找到我的时候，跟我抱怨说，我在某宝某某店铺被骗了多少钱，我被工程师拖死了，

实物设计一直不肯给，到最后交易平台都已经判定我确认收货了才发给我，到手后还是个没用的设计，我和他们在某信或者zfb交易，结果被拉黑跑路了，还有一些被骗的情况，这里就不一一列举了，每次遇到这种情况，除了表示安慰和遗憾，我也只能尽力帮同学挽回被浪费的时间，但是每年被坑的同学确实不少，在这里我就总结几点防骗技巧给后来人。

防骗技巧：

1.不在线下交易，这里说的线下交易指的是除主流交易平台淘宝，咸鱼等以外的付款方式，均属于线下教育，线下教育没有任何保障，商家随时会跑路，如果发现商家要你线下交易的比如zfb或者聊天转账，请及时拒绝，以防受骗！

2.低价设计有陷阱，大多数同学在找代做的时候，都会货比三家，哪一家最便宜就选哪一家做，但是一味看价格可能藏着巨坑，比如说行情价，1500，而你偏要找500的，这种大概率是从网上找的现成的，没办法定制修改，指导还要加钱，一步步套路你根本就不能用，价格选择适中即可，在找代做的时候，不要因为贪图便宜而影响学业。

3.仔细甄别，某宝平台虽然安全，但鱼龙混杂，一定不要唯销量论，销量和评价都是能刷的，甚至问大家也可以刷出好评，同时大家也可以到网上搜索哪些店铺比较坑，其次就是无法和建筑师直接交流的，不建议选择，这种交流不方便，需求容易出现偏差，也肯定不会有一对一答疑讲解，最后就是要把主动权掌握在自己手里，过程中多问技术问题，多问项目进展，通过对话来识别是否靠谱，不靠谱的及时止损，毕竟是自己的毕设，一定要上心。

最后，小编还是会把整理的资料坚持无偿分享给大家，加微信领取资料。

解析如何将MATLABSimulink应用于一整套机器人设计开发流程

MATLAB/Simulink：万物皆可仿真

MATLAB是由美国MathWorks公司出品的一款商业数学软件。 它是一个多功能的科学计算平台，将算法开发、数据分析、矩阵计算等诸多强大功能集成在一个易于操作的视窗环境中。MATLAB下的Simulink更是被认为可以“仿真任何系统”。正是由于MATLAB/Simulink的强大功能，它在机器人领域得到了广泛的运用。

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机器人系统主要由机械结构、传感器、嵌入式硬件、自动控制、决策执行算法这五个部分组成，MATLAB对这几大部分的开发研究都提供了很好的支持。

对于机器人算法研究人员（尤其是高校的硕士博士），首选工具必然是MATLAB，因为它简便快捷，封装性好，更重要的是全世界几乎所有的算法大牛、精英教授都会首先公布对应的MATLAB源码，然后在逐步改写成其他语言进行实际应用。

相对于其他仿真环境，MATLAB在机器人的开发研究中有着极大的优势：

硬件多样化： 预设Arduino和树莓派的硬件包，支持微控制器、PLC、FPGA、GPU等多种设备。不仅仅可以仿真，更可以对硬件进行直接的控制。

Simulink直接仿真控制Arduino和树莓派

编程环境多样化： 支持C/C++，可以直接连接到ROS系统。

直接连接ROS系统

可以自动生成代码： MATLAB Coder和Simulink Coder可以根据你建立的模型自动生成控制代码，大大减轻工作量，开发神器有木有？

工具箱：关于机器人设计开发，你想要的，这里都有

MATLAB/Simulink最强大的功能在于其针对各种特殊需求定制的工具箱，接下来我将按照机器人的开发流程为大家逐一介绍。

1、 机器人机械结构设计

Simscape可以用来设计和分析三维刚体机械结构（譬如汽车平台、机械臂等等）。除此之外，它还可以使用电气、液压或气动以及其他组件进行多域系统建模。

Simscape

你可以直接在模型库（命令行输入sm_lib）里选择自己想要添加的块，模型库提供了常见的机械结构如简单的几何体、转动副、齿轮、带轮…当然对于复杂的零部件，你也可以先在SolidWorks里面建立好模型然后导入。

Simscape三维模型库

如下图所示，我们用仿真实现控制机械将物体从一个传送到搬运到另一个上面。

机械臂仿真

2、 机器人传感器融合

机器人用传感器感知外部物理环境，常见的传感器有红外、超声、惯性姿态传感IMU、激光雷达、摄像头等等。

RoboticsSystem Toolbox可以让你通过ROS直接连接到传感器并且对传回来的信息进行校准、降噪等操作。

通过ROS连接到传感器

同时，针对机器视觉，MathWorks开发了单独的工具箱Computer Vision Toolbox。它支持单目、立体、鱼眼等相机的校准，提供了对象的检测跟踪，特征提取和匹配等算法，同时可以根据数据进行三维重建和3D点云处理。

配准和拼接一系列点云

3、嵌入式

Simulink提供了一系列的嵌入式硬件支持，你可以在Add-Ons的最后一行添加所需要仿真或者控制的硬件。

添加硬件支持

点开后下载相应的插件即可使用，这些插件不仅可以仿真，更可以直接控制单片机硬件。

Arduino插件下载

4 、自动控制

你可以使用Simulink系统性地分析、设计复杂系统在时域和频域中的行为。对此用过Simulink的同学应该是再熟悉不过了。

Simulink设计控制系统

你可以利用根轨迹法来自动调节补偿器参数，并且同时指定多个调节目标，比如干扰参考跟踪、稳定裕度等等。

5、 决策执行算法

完成了上述步骤后，我们就可让机器人完成最终的执行和决策功能了。

使用雷达或者视觉传感器的数据，你可以通过Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)创建环境地图，从而实现自动路径规划到达指定位置。

你也可以使用Deep Learning Toolbox深度学习工具箱或者强化学习来实现端到端的机器人控制策略。

基于强化学习的机器人控制测量

MATLAB控制移动机器人的一个实例：TurtleBot

1 、TurtleBot介绍

TurtleBot是一个低成本的、带有开源软件的个人机器人套件，它的目的是给入门级的机器人爱好者或从事移动机器人编程开发者提供一个基础平台。通过直接使用TurtleBot自带的软硬件，开发者可以专注于应用程序，避免了从头开始“造轮子”的麻烦。

TurtleBot可以说是搭载ROS系统中最为重要的机器人，每个版本的ROS测试都会以TurtleBot为主，包括ROS2也率先在TurtleBot上进行了大量测试。所以TurtleBot对ROS兼容性很好。你可以在ROS社区中获得大量关于TurtleBot的相关资源，很多功能包都能直接复用到自己的移动机器人平台上。

TurtleBot全线产品

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2 、使用MATLAB进行建图和路径规划

我们的目标就是将TurtleBot从房间的开始位置移动到指定位置。

Turtlebot开始和结束位置

使用MATLAB控制移动机器人的方法发如下图所示，主要分为导入地图、规划路径，循迹行走三个步骤。

MATLAB控制移动机器人步骤

在导入地图时，你可以使用二值图像直接建立栅格地图。

导入栅格地图

或者连接ROS，使用SLAM实时生成地图。

使用SLAM实时生成地图

通过路径规划，可以寻找到起始点到目标位置距离最短的路径。

路径规划

你可以在MATLAB里让小车按照规划好路径行走。

循迹行走

当你对你的仿真结果满意后，你可以将相同的代码直接部署到实际的TurtleBot机器人上看看实际运行效果。

TurtleBot实际运行效果

尾声

本文着重讲解了MATLAB/Simulink以及一系列工具箱在机器人开发中的使用。 梳理了整个机器人开发流程和MathWorks公司相对应的产品线。并通过TurtleBot的一个实例来介绍MATLAB如何仿真并实际控制机器人硬件的。受于篇幅限制，本文只列举MATLAB/Simulink部分功能，你可以在官网查看更多相关信息。

随着“中国制造2025”和“工业4.0”的提出，中国机器人领域在最近几年也得到了飞速的发展。而作为机器人开发研究的重要工具，MATLAB/Simulink也将赋予机器人更多可能。

了解更多机器人解决方案：（复制到浏览器打开）

https://ww2.mathworks.cn/solutions/robotics.html?s_eid=PEP_23453

你可以申请30天免费试用的MathWorks工具包：（复制到浏览器打开）

https://ww2.mathworks.cn/campaigns/products/trials.html?s_eid=PEP_23453

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