四足机器人控制算法--建模、控制与实践
四足运动控制课程设计
四足运动控制课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解四足动物的运动原理，掌握四足机器人的基本结构及其功能。
2. 学生能够描述四足运动控制的基本算法，并了解其在实际应用中的优势。
3. 学生能够解释步态生成与调节的基本方法，并分析不同步态对运动性能的影响。
技能目标：1. 学生能够设计并搭建简单的四足机器人模型，进行基本的运动控制实验。
2. 学生通过编程实践，掌握四足运动控制的基本技巧，实现对四足机器人的速度、方向和步态的有效控制。
3. 学生能够运用所学知识，针对特定场景提出四足机器人的优化方案，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 学生通过课程学习，培养对机器人科技的兴趣和好奇心，激发创新意识。
2. 学生在团队协作中学会沟通与交流，培养合作精神和集体荣誉感。
3. 学生能够认识到四足运动控制在灾害救援、环境监测等领域的应用价值，增强社会责任感。
课程性质：本课程为实践性较强的综合课程，结合了机械、电子、计算机等多学科知识。
学生特点：六年级学生具备一定的逻辑思维能力和动手能力，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：注重理论与实践相结合，关注学生个体差异，提高学生的动手实践能力和创新能力。
通过课程目标的分解与实现，使学生在知识、技能和情感态度价值观方面得到全面提升。
二、教学内容1. 四足动物运动原理：介绍四足动物的运动特点、步态分类及运动学参数。
- 教材章节：第二章“四足动物运动学基础”2. 四足机器人结构与功能：讲解四足机器人的基本结构、驱动方式和传感器应用。
- 教材章节：第三章“四足机器人结构与设计”3. 四足运动控制算法：学习四足运动控制的基本算法，如PID控制、模糊控制等。
- 教材章节：第四章“四足运动控制算法与应用”4. 步态生成与调节：分析四足机器人步态生成与调节的方法，以及不同步态对运动性能的影响。
- 教材章节：第五章“步态生成与优化”5. 编程实践：利用Arduino、Python等编程语言，实现四足机器人的运动控制。
北航adams实验报告-四足机器人
成绩采用ADAMS和MATLAB建立机械装置或机电装置虚拟样机——四足机器人建模与仿真实验报告院（系）名称自动化科学与电气工程专业名称控制工程学生学号0学生姓名0指导教师02016年4月一、实验背景1. 参照自然界四足哺乳动物如猫狗的运动形式，对四足机器人进行建模，结合虚拟样机技术软件ADAMS，对四足机器人进行步态规划、运动学和动力学分析，使四足机器人模型良好运行。
2. 利用拉格朗日能量法建立四足机器人坐标系并对四足机器人进行运动学分析。
3.在Solidworks中建立四足机器人三维模型，之后将三维模型导入至虚拟样机软件ADAMS中，在ADAMS中建立虚拟样机模型，并利用样条曲线来规划机器人的运动轨迹，进行仿真，实现机器人的直线行走。
二、实验原理2.1 研究对象背景分析移动机器人按移动方式大体分为两大类；一是由现代车辆技术延伸发展成轮式移动机器人（包括履带式）；二是基于仿生技术的运动仿生机器人。
运动仿生机器人按移动方式分为足式移动、蠕动、蛇行、游动及扑翼飞行等形式,其中足式机器人是研究最多的一类运动仿生机器人。
自然环境中有约50％的地形，轮式或履带式车辆到达不了，而这些地方如森林，草地湿地，山林地等地域中拥有巨大的资源，要探测和利用且要尽可能少的破坏环境，足式机器人以其固有的移动优势成为野外探测工作的首选，另外，如海底和极地的科学考察和探索，足式机器人也具有明显的优势，因而足式机器人的研究得到世界各国的广泛重视。
现研制成功的足式机器人有1足，2足，4足，6足，8足等系列，大于8足的研究很少。
曾长期作为人类主要交通工具的马，牛，驴，骆驼等四足动物因其优越的野外行走能力和负载能力自然是人们研究足式机器人的重点仿生对象。
因而四足机器人在足式机器人中占有很大的比例，四足机器人的研究深具社会意义和实用价值。
2.2 研究对象数学模型分析四足机器人整体结构由躯体、左前腿、右前腿、左后腿、右后腿五部分组成。
四足机器人的设计为两腿包含两个关节，分别为髋关节和膝关节，在关节位置添加驱动，这两个驱动为主动自由度，小腿为被动自由度。
四足步行机器人建模与控制方法
随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，四足步行机器人的建模与控制方法也在不断进步。未来 ，将会有更多的先进算法和智能技术被应用于四足步行机器人的建模与控制中，实现更加智能化、自 主化的运动控制。
02
四足步行机器人概述
四足步行机器人的定义与特点
定义
四足步行机器人是一种模仿生物四足行走的机器人，具有四个可调节的足部和 一套控制系统，可以实现自主行走、奔跑、跳跃等多种运动模式。
特点
四足步行机器人的设计具有高度仿生性和灵活性，可以在复杂环境中表现出优 越的运动性能和适应能力，是机器人研究的重要方向之一。
四足步行机器人的结构与组成
结构
四足步行机器人的结构主要包括机械结构、控制系统和传感 器系统三部分。
组成
机械结构主要由四个足部、腰部、颈部等组成，控制系统主 要包括电机驱动器、控制器和传感器等，传感器系统主要包 括姿态传感器、速度传感器等。
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全身协同优化控制、基于状态反馈的控制等。
强化学习控制策略
02
利用强化学习算法，通过与环境的交互学习，自动调整控制策
略，实现四足步行机器人的稳定行走。
智能优化算法优化控制策略
03
采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，寻找最
优的控制策略，实现四足步行机器人的高效行走。
控制算法实现
数字信号处理器（DSP）实现
记录实验过程中机器人的运动数 据，如速度、加速度、步态等， 为后续实验结果分析提供依据。
实验结果分析
数据整理
对记录的运动数据进行整理，提取有用 的信息。
控制策略优化
根据实验结果，对控制策略进行调整 和优化，以提高机器人的运动性能和
BigDog四足机器人关键技术分析
2、控制模块
2、控制模块
BigDog四足机器人的控制模块采用了先进的控制算法和硬件设备，可以实现 机器人的稳定行走和动态调整。通过复杂的算法和传感器数据反馈，机器人的步 态和姿态可以得到精确控制，使其在不同的地形和环境下保持稳定运动。
3、传感模块
3、传感模块
BigDog四足机器人的传感模块包括多种传感器，如IMU、地面力传感器、距 离传感器等。这些传感器可以实时监测机器人的运动状态、位置信息、地形变化 等，为控制模块提供数据支持，使机器人能够适应不同的环境和工作条件。
机器狗整体结构分析
传感器：BigDog四足机器人装有多种传感器，包括加速度计、陀螺仪、压力 传感器和触觉传感器等，以实现对其运动状态和周围环境的感知。
机器狗整体结构分析
电子控制系统：电子控制系统是BigDog四足机器人的核心部分，它可以接收 传感器的信号，根据预设的算法对机器人的运动进行控制。
机器狗整体结构分析
机器狗应用场景分析
机器狗应用场景分析
BigDog四足机器人的应用场景非常广泛，主要包括工业、医疗和军事等领域。 在工业领域，BigDog四足机器人可以用于生产线上的货物搬运、设备维修和 安全巡检等工作。由于其具有较好的越障能力和适应能力，可以在不同环境下完 成相关任务。
机器狗应用场景分析
在医疗领域，BigDog四足机器人可以用于康复训练、护理服务和医疗救援等 工作。例如，在地震等灾害现场，BigDog可以帮助救援人员快速找到被困人员， 并运送物资和设备。
机器狗控制技术分析
智能感知：智能感知技术可以帮助BigDog四足机器人感知周围环境，包括地 形、障碍物和人员等信息。通过这些感知信息，BigDog可以自主判断当前环境， 并作出相应的反应。
四足机器人稳定行走控制与参数优化
06
结论与展望
研究成果总结与贡献
精确的步态规划
01
通过优化四足机器人的步态周期和相位，实现了更稳定、高效
的行走。
动态稳定性分析
02
建立了四足机器人动态模型，并进行了稳定性分析，为控制算
法设计提供了理论依据。
自适应控制算法
03
提出了一种自适应控制算法，能够根据环境变化自动调整四足
机器人的行走参数，提高了适应能力。
• 通过对四足机器人稳定行走控制与参数优化的研究，我们不仅提高了四足机器人的行走效率和稳定性，还 为其他类似机构的稳定行走控制提供了有益的参考。未来的研究可以进一步拓展这些研究成果，并在实际 应用中加以验证和完善。
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基于模拟退火算法的参数优化
模拟退火算法是一种基于物理退火原理的优化算法，通过模拟金属退火过程来寻找问题的最优解。
在四足机器人稳定行走控制中，模拟退火算法可以Байду номын сангаас于优化控制策略中的参数，如步长、步频等，以 实现更高效的稳定行走。
模拟退火算法具有较好的全局搜索能力，可以避免陷入局部最优解，同时具有较好的鲁棒性和适应性 。
四足机器人稳定行走控制与 参数优化
2023-11-05
目 录
• 引言 • 四足机器人概述 • 四足机器人稳定行走控制算法设计 • 四足机器人参数优化方法 • 四足机器人实验与性能评估 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
背景
四足机器人作为仿生机器人的一类，具有适应复杂环境的能力，如不平整地 面、爬坡、涉水等。稳定的行走控制与参数优化对于四足机器人的应用具有 重要意义。
研究不足与展望
• 复杂环境适应性：虽然自适应控制算法能够在一定程度上提高四足机器人的适应能力，但在复杂环境下的 表现还有待进一步验证。
四足机器人运动及稳定控制关键技术综述
四足机器人运动及稳定控制关键技术综述目录一、内容概览 (2)1. 四足机器人概述 (3)2. 研究背景与意义 (4)3. 研究现状和发展趋势 (5)二、四足机器人运动原理及结构 (7)1. 四足机器人运动原理 (8)1.1 动力学模型建立 (9)1.2 运动规划与控制策略 (10)2. 四足机器人结构组成 (11)2.1 主体结构 (13)2.2 关节与驱动系统 (14)2.3 感知与控制系统 (17)三、四足机器人运动控制关键技术 (19)1. 运动规划算法研究 (20)1.1 基于模型预测控制的运动规划算法 (21)1.2 基于优化算法的运动规划策略 (22)2. 稳定性控制策略研究 (23)2.1 静态稳定性控制策略 (25)2.2 动态稳定性控制策略 (26)3. 路径规划与轨迹跟踪控制技术研究 (27)3.1 路径规划算法研究 (28)3.2 轨迹跟踪控制策略设计 (29)四、四足机器人稳定控制实现方法 (31)1. 基于传感器反馈的稳定控制方法 (32)1.1 传感器类型与布局设计 (34)1.2 传感器数据采集与处理技术研究 (35)2. 基于优化算法的稳定控制方法应用探讨 (37)一、内容概览四足机器人运动机制：阐述四足机器人的基本运动模式，包括行走、奔跑、跳跃等，以及不同运动模式之间的转换机制。
稳定性分析：探讨四足机器人在运动过程中的稳定性问题，包括静态稳定性和动态稳定性，以及影响稳定性的因素。
运动控制关键技术：详细介绍四足机器人运动控制的关键技术，包括运动规划、轨迹跟踪、力控制等，以及这些技术在实现机器人稳定运动中的应用。
传感器与感知技术：介绍四足机器人运动及稳定控制中涉及的传感器与感知技术，包括惯性测量单元（IMU）、激光雷达、视觉传感器等，以及这些技术在机器人运动控制中的作用。
控制算法与策略：探讨四足机器人运动及稳定控制中常用的控制算法与策略，包括基于模型的控制、智能控制方法等，以及这些算法在实际应用中的效果。
四足仿生机器人毕业设计
摘要：本毕业设计旨在设计一款具有高度仿生特性的四足仿生机器人。
通过对动物运动机理的研究和分析，结合先进的机器人技术，构建出具备灵活运动、稳定行走以及适应复杂环境能力的机器人系统。
本文详细阐述了机器人的设计理念、结构设计、运动控制算法以及实验验证等方面的内容，旨在为四足仿生机器人的研究和应用提供有益的参考和借鉴。
一、概述随着机器人技术的不断发展，仿生机器人因其能够模拟生物的运动方式和行为特征而受到广泛关注。
四足仿生机器人作为仿生机器人的重要研究领域之一，具有广阔的应用前景，如军事侦察、灾害救援、科学探索等。
设计一款高性能的四足仿生机器人，对于推动机器人技术的发展和应用具有重要意义。
二、机器人设计理念（一）仿生目标本机器人的设计理念是以动物的四足运动方式为蓝本，力求实现机器人在行走、奔跑、攀爬等方面具有与动物相似的运动性能和灵活性。
（二）功能需求机器人具备稳定的行走能力，能够在不同地形上行走自如；具有快速的运动速度和敏捷的动作响应能力，能够适应复杂的环境变化；具备一定的负载能力，能够携带相关设备进行作业。
（三）结构设计原则结构设计遵循轻量化、紧凑化和可扩展性的原则，确保机器人具有良好的机动性和稳定性。
考虑到机器人的可维护性和可更换性，采用模块化的设计结构。
三、机器人结构设计（一）机械结构机器人的机械结构主要包括机身、腿部机构和驱动系统。
机身采用轻质材料制作，具有良好的强度和刚度，能够承受机器人的自重和外部载荷。
腿部机构采用模仿动物腿部的结构设计，包括髋关节、膝关节和踝关节等关节，通过电机驱动实现腿部的运动。
驱动系统包括电机、减速器、编码器等部件，为腿部机构提供动力和精确的运动控制。
（二）传感器系统为了实现机器人的自主运动和环境感知，机器人配备了多种传感器，包括编码器、陀螺仪、加速度计、压力传感器等。
编码器用于测量电机的转角和转速，陀螺仪和加速度计用于检测机器人的姿态和运动状态，压力传感器用于测量机器人腿部与地面的接触力。
四足仿生机器人运动控制系统的设计与实现
西北工业大学硕士学位论文第一章绪论图１－１ＬｉｔｔｌｅＤｏｇ图１－２ＢｉｇＤｏｇＬｉｔｔｌｅＤｏｇ是由ＤＡＲＰＡ（美国国防部高级研究项目署）资助，波士顿动力公司研制的四足机器人（如图１－１所示）。
ＬｉｔｔｌｅＤｏｇ采用电机驱动，每条腿上装有３个电机，采用便携式计算机控制，机器人装有检测关节角度、电机电流、航向、脚与地之间的接触等用途的传感器，采用无线通信模块传送数据，随身携带的锂离子聚合物电池可以保证机器人运行３０分钟。
科学家们通过该机器人来研究电机、动力控制、对环境的感知和粗糙地形下的运动等问题。
ＢｉｇＤｏｇ也是由ＤＡＲＰＡ资助，波士顿动力公司研制的四足机器入（如图１．２所示），ＢｉｇＤｏｇ与ＬｉｔｔｌｅＤｏｇ相比性能得到了大幅度的提高，号称是目前世界上最先进的四足机器人。
ＢｉｇＤｏｇ长为ｌ米、高为Ｏ．７米、重量为７５千克，采用液压驱动，由汽油发动机提供动力，采用随身携带的计算机控制，装有位置、力、陀螺仪等传感器。
ＢｉｇＤｏｇ的环境适应能力特别强，可以在山地、沼泽地、雪地等路面上行走，目前可以３．３英里／４，时的速度小跑，可以爬越３５度的坡面，负载１２０磅。
二、四足机器人Ｐａｔｒｕｓｈ和Ｔｅｋｋｅｎ［８Ｊ日本电信大学的Ｈ．ＫｉＩｌｌｕＩａ等于十几年前开始研究四足机器人，先后研制出四足机器人Ｐａｔｒｕｓｈ－１１９１、Ｐａｔｒｕｓｈ－ＩＩｌｌ０１、Ｔｅｋｋｅｎ－Ｉ［“Ｉ、Ｔｅｋｋｅｎ－ＩＩ［１２】【１３１和Ｔｅｋｋｅｎ．Ⅳ【１４】（如图ｌ－３所示）。
以Ｔｅｋｋｅｎ－ＩＩ为例来介绍其特征，Ｔｅｋｋｅｎ－ＩＩ的外形尺寸为３０Ｘ１４Ｘ２７．５ｃｍ，含电池重４．３ｋｇ，共１６个关节（每条腿４个关节，３个主动关节，一个被动关节），采用直流伺服电机驱动、并配有减速箱，配有编码盘、陀螺仪、倾角计和接触传感器，控制器采用ＰＣ机、操作系统为ＲＴ－Ｌｉｎｕｘ，通过遥控器操作机器人Ｉｌ”。
Ⅺｍｎｆａ将中枢模式发生器ＣＰＧ网络与牵张反射、伸肌反射、屈肌反射等机理结合，实现了所研制的四足机器人Ｔｅｋｋｅｎ在复杂地形下的自适应运动，可以实现行走（ｗａｌｋ）、同侧跑（ｐａｃｅ）、对角跑（ｔｒｏｔ）和奔跑（ｇａｌｌｏｐ）步态，能避障、越障、爬坡，Ｔｅｋｋｅｎ．ＩＶ最高速度达１．５ｍ／ｓ［１６Ｊ。
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四足机器人控制算法--建模、控制与实践
四足机器人是一种能够模仿动物行走方式的机器人。
但是，与两足机器人相比，四足
机器人更加稳定可靠。
四足机器人的控制算法是将动物的行走模式通过计算机模拟出来，
然后对机器人进行控制。
本文将从建模、控制和实践三个方面介绍四足机器人控制算法。
建模
四足机器人的建模包括两个方面：机械建模和运动学建模。
机械建模是将机器人的各
个部件进行建模，包括每个腿部的关节，以及身体的结构等。
运动学建模是建立机器人在
三维空间内的位置、速度和加速度之间的关系。
运动学参数通常包括机器人各个部位的欧
拉角、角速度和加速度等。
控制
四足机器人的控制可以分为开环控制和闭环控制两种。
在开环控制中，机器人的运动
由预先编程的接口程序来控制。
在闭环控制中，机器人将其自身状态与目标状态进行比较，然后对其行动进行调整。
通常，闭环控制需要使用传感器获取机器人的当前状态，例如机
器人的位置和方向信息。
实践
在实践中，四足机器人的运动可以通过在计算机模拟中进行测试，然后通过机器人的
执行反馈进行优化。
在实际应用中，四足机器人通常用于监测地震、火灾等重大灾难发生
时的状况。
此外，四足机器人还可以用于探索较大的环境，以及执行军事任务等。
总结
四足机器人的控制算法包括建模、控制和实践三个方面。
在建模方面，需要对机械、
运动学进行建模。
在控制方面，可以采用开环控制或闭环控制两种方法进行控制。
在实践中，可以通过计算机模拟来优化机器人的运动，然后将其应用于实际环境。