4 月4 日，全球领先的数学计算软件开发商 mathworks 宣布加入 ur+ 计划。该计划为与 universal robots(ur)协作机器人无缝集成的认证产品量身定做，是业内最大、最全面的生态系统。mathworks 的编程和数学计算平台 matlab 已获得 ur+ 认证。matlab 提供了用于设计、仿真、测试和部署包括 universal robots 协作机器人在内的机器人应用的软件工具和算法。

机器人工程师将 matlab 用于专门或复杂的协作机器人应用。这些应用融合了机器学习、深度学习、计算机视觉、优化、传感器融合和高级信号处理等技术，很难使用 ur 的示教器或图形化的编程工具进行编程。matlab 支持人工智能的能力，让协作机器人可以通过成熟的机器人算法和动态感知不断变化的工作空间，实现更高效地移动。工程师可将 matlab 连接到机器人程序的仿真软件 ursim 或 ur 硬件来验证自己的 ur 协作机器人应用。matlab 对 universal robots 的支持兼容整个 e 系列和 cb 系列产品。

universal robots 的 ur+ 生态系统经理 christopher savoia 表示：“我们很高兴 mathworks 加入我们的 ur+ 解决方案生态系统，并期待看到这种合作关系帮助机器人工程师简化复杂的协作机器人部署。”

机器人工程师将 matlab 用于专业或复杂的协作机器人应用。这些应用很难使用 ur 示教器或图形化的编程工具进行编程。

在 matlab 中对协作机器人的离线编程和仿真，能够最大限度地减少用户使用协作机器人进行现场编程的停机时间。机器人工程师还可以使用 matlab coder™ 和 simulink coder™ 直接在嵌入式目标(如 gpu 板卡)上生成 c++ 代码来部署机器人算法和 ai 模型，以便在 ur 硬件上独立、加速地执行。

mathworks 设计自动化营销总监 dominic viens 表示：“凭借 universal robots 的市场领先地位以及 matlab 和 simulink 加快创新步伐的能力，集成商和最终用户现在将有能力实现更复杂的自动化工作流。ur 硬件支持包缩短了集成多种复杂技术的高级协作机器人应用的上市时间。这使得中小型制造商们能够采用深层技术堆栈，而成本仅为聘请外部顾问费用的一小部分。”

机器人工程师可以使用 matlab 的深度学习实现智能无序分拣(bin picking)

（mathworks）

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