第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 多足机器人步态规划
1.2.2 地形适应技术
1.3 关键技术挑战
1.4 本文主要贡献
第2章 机器人系统建模
2.1 机械结构参数
% 机器人参数配置
robotParams = struct(...
'bodyLength', 0.5, ... % 机身长度(m)
'legSegments', [0.1, 0.15, 0.2],... % 三段式腿部长度
'DOF_perLeg', 3,... % 单腿自由度
'maxStride', 0.3,... % 最大步幅
'servoRange', [-pi/2, pi/2]); % 舵机运动范围
2.2 运动学模型
2.2.1 DH参数建模
2.2.2 正逆运动学推导
第3章 地形感知与建模
3.1 多传感器数据融合
classdef TerrainSensor < handle
properties
depthData % 深度传感器矩阵
imuData % 姿态传感器数据
end
methods
function obj = processTerrain(obj, rawDepth)
% 实施高斯滤波和法向量计算
obj.depthData = imgaussfilt3(rawDepth);
end
end
end
3.2 三维地形特征提取
3.3 足端可接触性分析
第4章 自适应步态生成算法
4.1 基础步态库构建
4.1.1 三角步态生成
function [gaitSequence] = generateTripodGait(cycleTime, stepHeight)
% 生成相位调节参数
phaseOffset = [0, 0.5, 0, 0.5, 0, 0.5];
% 实现贝塞尔曲线足端轨迹
t = linspace(0, cycleTime, 100);
for legNum = 1:6
trajectoryX = bezierCurve(t, [0, stepHeight/2, stepHeight, 0]);
gaitSequence(legNum).traj = [trajectoryX;...];
end
end
4.2 步态参数动态调整策略
4.3 基于地形特征的在线优化
4.4 稳定性判据的集成
第5章 动力学仿真与实验
% 主仿真循环
for t = 0:dt:simTime
currentTerrain = terrainMap.getHeightmap(robotPos);
gaitParams = adaptGait(currentTerrain, robotState);
jointAngles = inverseKinematics(gaitParams);
% 动态模型解算
[q,dq] = ode45(@(t,y) dynamicsModel(t,y,jointAngles), [0 dt], stateVec);
updateVisualization();
end
5.2 典型地形测试案例
5.2.1 斜坡攀爬仿真
5.2.2 非结构化地形测试
5.3 性能评估指标体系
第6章 驱动代码设计与实现
6.1 系统架构设计
![嵌入式驱动架构图]
6.2 核心模块实现
classdef LegController < matlab.System
properties(Access = private)
currentPose % 当前关节角度
targetPose % 目标关节角度
end
methods(Access = protected)
function stepImpl(obj, terrainData)
% 实时逆解计算
obj.targetPose = computeIK(terrainData);
generatePWM(obj); % 生成舵机控制信号
end
end
end
6.3 代码优化策略
6.4 实测验证分析
驱动代码概述 :
- 硬件抽象层(HAL)
function sendJointCommands(jointAngles)
% STM32通信协议实现
persistent s;
if isempty(s)
s = serialport("COM3", 115200);
end
dataPacket = typecast(single(jointAngles), 'uint8');
write(s, dataPacket, 'uint8');
end
- 运动控制内核
function [trajectory] = adaptiveGaitPlanner(terrainMap, currentPose)
% 混合整数规划求解最优步态参数
options = optimoptions('intlinprog','Display','final');
[optParams,~] = intlinprog(costFunc, constrFunc, terrainMap, [], options);
trajectory = generateMotionPrimitive(optParams);
end
- 地形处理模块
function footHoldMap = findOptimalContact(terrainData)
% 卷积神经网络足点检测
net = load('terrainCNN.mat');
footHoldMap = predict(net, terrainData);
footHoldMap = nonMaximumSuppression(footHoldMap);
end
后续扩展建议:
4. 可以添加ROS集成模块
5. 强化学习训练框架
6. 动态稳定性判据优化
7. 能源效率优化算法
源码&文档链接
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