关于机器人的崛起的分析和介绍

机器人绝对是当前的一个热门话题之一。从实验室机器人到各种创新玩具机器人，越来越多的技术爱好者从关注到实践，纷纷投身机器人开发的怀抱。

工欲善其事，必先利其器。

MATLAB/Simulink算法开发平台作为汽车、军工等行业进行控制算法设计的必备工具，基于Simulink模型的建模、仿真、测试验证以及代码生成的设计理念（MBD）也正在替代传统的手写C代码的开发流程，成为算法开发的主流与未来的趋势。

这对于开发机器人意味着什么呢？

你不仅可以摆脱繁复的C代码编程，还可以借助MATLAB强大的工具箱系列，通过仿真来帮助你测试算法、优化参数等等。如果用户购买了代码生成工具箱，还可以提取所生成的嵌入式 C/C++算法函数，集成到自己外部的工程项目中去，这也是商业产品开发的主流选择。

MATLAB/Simulink Support Package

MATLAB/Simulink Support Package为一系列所支持的板卡提供了基本的驱动模块，只需要在软件界面上进行简单的配置，就可以将实现框图式的算法模型一键下载到硬件板卡上去，有助于我们快速实现早期创意，缩短原型开发周期。

通过它，我们可以很容易实现与这些硬件通讯，读取数据到MATLAB环境进行分析和处理，轻松下载Simulink这种框图式的算法来实现各种有创意的应用。

从模型到实现

使用MATLAB/Simulink Support Package相当于铺平了从Simulink到硬件实现的路，使得不擅长写C代码的人可以彻底摆脱代码实现的困扰，借助Simulink平台也能轻易的开发出更多有趣的应用来。

案例介绍

使用光敏电阻控制LED灯

硬件：Arduino MEGA 2560

Step 1：硬件连线

利用光敏电阻与固定电阻串联形成分压电路，并将分压电压读入Arduino，然后用这个值来输出控制发光二极管的明暗。将分压电压值读入Arduino的A1引脚；将发光二极管的正极连接PWM的第二个引脚，如下图所示。

硬件连接图

Step 2：软件准备

通过MATLAB主界面上的Add-Ons的Get Hardware Support Packages向导，选择所需要安装的支持包。

安装包下载入口

选择 Arduino，根据向导提示下载或安装支持包。

下载安装向导

安装完成后，打开Simulink Library Browser中的Simulink Support Package for Arduino Hardware库，如下图。我们可以看到为Arduino提供的一系列驱动模块，从模块的示意图以及端口的符号，我们可以大概推测它的作用：从各种类型的板卡接口读取或输出信号。

另外从左侧树状图可以看到，还提供了 Ethernet Shield 与 Wifi Shield 的驱动模块。

Arduino支持库

Step 3：建模

Simulink建模可以简单描述为模块的拖拽与连线的过程。

我们需要从A1端口（分压线接入）读取分压信号，所以从库里拖入一个Analog Input模块，并双击设置端口号为1，设置采样时间为0.01 S。另外还需要输出到 PWM的第二个引脚（ LED连接处），所以拖入一个PWM模块，并双击设置端口号为2。

为了简化整个下载过程，我们这里对信号不做任何算法处理，直接将两个模块连接起来，如下图。这也就意味着LED的亮度与光敏电阻状态直接相关。

模型截图

Step 4：编译下载

Simulink Support Package for Arduino Hardware支持几乎所有的Arduino型号。在点击红色方框的按钮编译下载之前，需要通过配置页面来指定当前所使用的Arduino板卡类型。

设置Arduino板卡

确保Arduino与电脑相连，点击上图模型截图中红色方框的编译按钮，框图将会自动生成C/C++代码，并后台自动调用Arduino IDE进行编译下载到Arduino板卡上去。此时，你用手捂住光敏电阻，便会看到LED灯亮度的变化。

Step 5：在线调试

对于Arduino MEGA 2560等型号，还支持在线调试。在配置页面，除了选择型号外，如下图设置为 “External model"。

设置在线调试运行

点击绿色按钮开始仿真。

此时，框图同样被生成代码并编译下载到Arduino上运行，同时Simulink模型运行，双击打开示波器Scope模块实时看到当前所读取的传感器信号。这个数据也可以保存下载，做后期传感器标定与分析。

信号波形

传感器标定，也就是经常都需要将原始值进行线性或非线性缩放以及平移，得到有物理含义的数值，比如自定义的光照强度等级。如下图，中间接入一个简单的查表模块进行线性缩放。

支持一键下载的硬件除了举例的Arduino之还有很多，算法的设计也可以非常复杂。实际上，越是复杂的算法，才越能体现框图式算法设计方法的优势。

下载安装对应的硬件支持包之后，帮助文档里都会提供由浅入深的应用案例。如下图是一个LEGO解魔方算法的一个案例。

LEGO解魔方算法模型

打开这个模型，点击编译，就可以把这个算法完整下载到 LEGO 机器人上去了，有兴趣的可以自己亲自动手试一试。