第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 多足機器人步態規劃
1.2.2 地形適應技術
1.3 關鍵技術挑戰
1.4 本文主要貢獻
第2章 機器人系統建模
2.1 機械結構參數
% 機器人參數配置
robotParams = struct(...
'bodyLength', 0.5, ... % 機身長度(m)
'legSegments', [0.1, 0.15, 0.2],... % 三段式腿部長度
'DOF_perLeg', 3,... % 單腿自由度
'maxStride', 0.3,... % 最大步幅
'servoRange', [-pi/2, pi/2]); % 舵機運動范圍
2.2 運動學模型
2.2.1 DH參數建模
2.2.2 正逆運動學推導
第3章 地形感知與建模
3.1 多傳感器數據融合
classdef TerrainSensor < handle
properties
depthData % 深度傳感器矩陣
imuData % 姿態傳感器數據
end
methods
function obj = processTerrain(obj, rawDepth)
% 實施高斯濾波和法向量計算
obj.depthData = imgaussfilt3(rawDepth);
end
end
end
3.2 三維地形特征提取
3.3 足端可接觸性分析
第4章 自適應步態生成算法
4.1 基礎步態庫構建
4.1.1 三角步態生成
function [gaitSequence] = generateTripodGait(cycleTime, stepHeight)
% 生成相位調節參數
phaseOffset = [0, 0.5, 0, 0.5, 0, 0.5];
% 實現貝塞爾曲線足端軌跡
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 步態參數動態調整策略
4.3 基于地形特征的在線優化
4.4 穩定性判據的集成
第5章 動力學仿真與實驗
% 主仿真循環
for t = 0:dt:simTime
currentTerrain = terrainMap.getHeightmap(robotPos);
gaitParams = adaptGait(currentTerrain, robotState);
jointAngles = inverseKinematics(gaitParams);
% 動態模型解算
[q,dq] = ode45(@(t,y) dynamicsModel(t,y,jointAngles), [0 dt], stateVec);
updateVisualization();
end
5.2 典型地形測試案例
5.2.1 斜坡攀爬仿真
5.2.2 非結構化地形測試
5.3 性能評估指標體系
第6章 驅動代碼設計與實現
6.1 系統架構設計
![嵌入式驅動架構圖]
6.2 核心模塊實現
classdef LegController < matlab.System
properties(Access = private)
currentPose % 當前關節角度
targetPose % 目標關節角度
end
methods(Access = protected)
function stepImpl(obj, terrainData)
% 實時逆解計算
obj.targetPose = computeIK(terrainData);
generatePWM(obj); % 生成舵機控制信號
end
end
end
6.3 代碼優化策略
6.4 實測驗證分析
驅動代碼概述 :
- 硬件抽象層(HAL)
function sendJointCommands(jointAngles)
% STM32通信協議實現
persistent s;
if isempty(s)
s = serialport("COM3", 115200);
end
dataPacket = typecast(single(jointAngles), 'uint8');
write(s, dataPacket, 'uint8');
end
- 運動控制內核
function [trajectory] = adaptiveGaitPlanner(terrainMap, currentPose)
% 混合整數規劃求解最優步態參數
options = optimoptions('intlinprog','Display','final');
[optParams,~] = intlinprog(costFunc, constrFunc, terrainMap, [], options);
trajectory = generateMotionPrimitive(optParams);
end
- 地形處理模塊
function footHoldMap = findOptimalContact(terrainData)
% 卷積神經網絡足點檢測
net = load('terrainCNN.mat');
footHoldMap = predict(net, terrainData);
footHoldMap = nonMaximumSuppression(footHoldMap);
end
后續擴展建議:
4. 可以添加ROS集成模塊
5. 強化學習訓練框架
6. 動態穩定性判據優化
7. 能源效率優化算法
源碼&文檔鏈接
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