機器人技術研究人員和工程師可以使用 MATLAB 和 Simulink 設計和優化算法，為真實系統建立模型，并自動生成代碼——所有過程均在一個軟件環境下完成。

MATLAB 和 Simulink 可以實現：

用您開發的算法連接并控制您的機器人

開發與硬件無關的算法并連接到機器人操作系統（ROS）

連接一系列傳感器和執行機構，以便發送控制信號或分析多種類型的數據

為嵌入式目標（如微控制器、FPGA、PLC 和 GPU）自動生成 C/C++、VHDL/Verilog、ST 語言和 CUDA 等語言的代碼，無需手動編碼

使用預建硬件支持包連接Arduino 和 Raspberry Pi 等低成本硬件

創建可共享的代碼和應用程序，簡化設計評審過程

使用已有代碼對接現有機器人系統

設計硬件平臺

設計與分析三維剛體機械（如車輛平臺和機械臂）和執行機構動力組件（如機電或流體系統）。您可以將 URDF 導入 Simulink，也可以從 SolidWorks 和 Onshape 等 CAD 軟件中導入三維模型到 Simulink，從而直接使用現有的 CAD 文件。。運用電氣、液壓、氣動以及其他組件建立多領域系統模型，并在模型中添加約束（比如摩擦）。

采集傳感器數據

您可以通過 ROS 連接傳感器。特定傳感器（如攝像機、激光雷達和 IMU）的ROS 信息可以轉換為 MATLAB 數據類型，用于分析和可視化處理。

您可以讓常見的傳感器處理流程實現自動化處理，例如導入和批處理大型數據集、校準傳感器、降噪、幾何變換、分割和注冊。

感知環境

您可以通過內置的 MATLAB 應用程序交互式執行目標檢測和跟蹤、運動估計、3D 點云處理和傳感器融合等操作。運用深度學習進行圖像分類、回歸以及特征學習（使用卷積神經網絡 CNN）。

自動將您的算法轉換為 C/C++、定點、HDL或CUDA代碼。

規劃和決策

通過同步定位與地圖構建（SLAM），使用激光雷達傳感器數據創建環境地圖。

通過設計路徑和運動規劃算法約束環境導航。使用路徑規劃器，根據任意給定地圖，計算避障路徑。

設計算法，讓您的機器人在面對不確定性時做出決策，并在協作環境中進行安全操作。使用狀態機，確定決策所需的條件和行動。

設計控制系統

您可以使用算法和應用程序，系統地分析、設計和可視化復雜系統在時域和頻域內的行為。

使用交互式技術（如波德圖和根軌跡法）自動調整控制器參數。優化增益調度控制器并指定多個優化目標，例如參考信號跟蹤、干擾抑制和穩定性裕度。

代碼生成和需求追溯可幫助您驗證系統及其合規性。

與其他平臺和目標通信

使用 CAN、EtherCAT 和 802.11 等協議與嵌入式目標通信。使用數字、射頻和其他無線技術，連接到支持 TCP/IP、UDP、I2C、SPI、MODBUS 以及 Bluetooth（藍牙）等串行協議的硬件。