CRATES项目：MATLAB终止代码实现与机器人仿真平台构建

资源摘要信息:"CRATES是一个面向机器人领域，特别是认知机器人体系结构的项目。CRATES代表‘用于紧密耦合的实验和模拟的认知机器人体系结构’，其核心目标是提供一个通用的机器人硬件抽象层（HAL），使得模拟环境与实际机器人硬件平台之间的代码复用成为可能。HAL通过消息传递主干来公开自身，允许机器人编程人员开发可在模拟和真实环境间无缝迁移的高级认知控制器。 CRATES项目的核心思想是模拟和实验平台共用同一套HAL，且该HAL不详细描述其具体实现，而是作为一般机器人类型（例如“quadrotor”）的抽象存在。HAL的设计不仅提供了一般的抽象服务，还整合了特定于机器人类型的感知、导航和低级控制算法，从而实现代码在实验和仿真间的重用。 该项目依赖于几个开源且活跃开发的库： - ROS（Robot Operating System）：提供了一个用于整个消息传递主干的框架，它是一个灵活的框架，允许机器人开发者将不同的算法和硬件集成在一起。 - Gazebo：一个仿真工具和可视化环境，允许开发者在不需要真实机器人硬件的情况下测试和开发算法。 - GPS工具包：用于模拟全球导航卫星系统，便于在仿真环境中测试导航相关功能。 - GeographicLib：一个地理信息处理库，用于在不同坐标系之间进行转换，以及计算地球引力和磁场。 为了在个人计算机上安装CRATES系统，文档推荐使用Ubuntu 14.04 Trusty Tahr操作系统的双启动配置或者在虚拟机中安装。如果选择虚拟机安装，则虚拟机至少需要配置2GB的内存，以确保系统运行流畅。 CRATES系统的设计充分考虑了资源有效利用和模块化，使得开发者可以专注于机器人的高级功能开发，同时减少了硬件依赖和环境迁移过程中的时间成本。此外，它还支持与ROS消息传递系统的兼容，确保了系统的可扩展性和与其他ROS节点的兼容性。" 知识概要： 1. 机器人体系结构：CRATES项目是针对认知机器人体系结构开发的，其目的是提高机器人软件开发的效率和复用性。 2. HAL概念：HAL（硬件抽象层）是CRATES项目的核心，它抽象了机器人的硬件特性，并通过消息传递主干提供统一接口。 3. ROS框架：CRATES依赖ROS框架提供消息传递功能，ROS是机器人开发中广泛使用的开源框架。 4. Gazebo仿真：Gazebo是CRATES项目用以仿真和可视化的主要工具，它允许在没有实际机器人硬件的情况下进行测试和开发。 5. GPS工具包与GeographicLib：这两个库分别用于全球导航卫星系统模拟和地理信息处理，增强了CRATES系统的功能。 6. 系统部署：CRATES推荐使用Ubuntu 14.04操作系统，并支持双启动或虚拟机部署，强调了系统配置对性能的影响。 7. 资源共享：CRATES的设计鼓励在模拟环境和实际硬件之间共享开发的代码，节约了资源并提高了开发效率。