基于Matlab的双足机器人单腿运动学仿真
基于MATLAB的某型机器人运动学可视化仿真平台实现
动和 联 动 的人机 交 互控 制 。 整个仿 真 系 统 的模 块 结 构
关系如 图 １所示 。
３ 仿真 平 台 的 实现
３ １ 运算模块 的实现 ．
在本仿真平 台中 ， Ｄ－ ０ ＫＬ ６ ０型机器人的正 、逆运动 学求 解 由运 算模 块 完成 。其 中涉 及 的大量 矩 阵 和三 角 函数计算借 助 ＭＡＴＬ ＡＢ可非常容易地 实现。
０
０
ｆ
０
ｄ ｌ
ｌ
其中， ｌ ＣＯ 表示 Ｃ Ｓ ｉ ｆ Ｏ Ｏ， 表示 ｓ ｆ ｄ 表示 相 ｉ ｎ０ ， ｉ
邻两 连杆 的相对 距离 （ 偏距 ） ｆ ， 表示 相邻两 连杆 的夹角 （ 角） ａ 表示 ２个关节轴 线的距离（ 长） ｆ 转 ，ｉ 杆 ， 表示 ２个 关节轴 线的夹 角（ 角） １ 于 ６个关节 全为旋 转关节 扭 ［ 。对 ６ 的 ＫＬ ６ ０型机 器人 而言 ， 是关节转 角 ｆ Ｄ一 ０ Ａ 的函数 ，
ａｅｃ ｌ ｄｉ ｈ ｏｍ ｆ ｒｐ ｉａ ｕｅ ｔｒ ｃ ＧＵＩ． ｈ ｅ ｉｎ ｄｒｂ ｔ ｉ ｌｔ ｎｐａｆｒ ｃ ｎｂ ｎｅｆｃｉｅ ｒ ａｌ ｎｔｅｆ ｒ ｏ ａ ｈｃ ｌ ｓｒｉ ｅｆ ｅ（ ｅ ｇ ｎ ａ ） Ｔ ｅｄ ｓ ｅ ｏ ｏ ｍｕａｉ ｌｔ ｍ ａ ｅａ ｆ ｔ ｇ ｓ ｏ ｏ ｅ ｖ
［ －１ ２５
，
状 态的 角度 出发 ， ＫＬ 以 Ｄ一６ ０型 六 自由度 关节机 器 人 ０
其仿真 虽然结 果 形象 ， 但机 器人 的实体 建模 过程复
为 研 究对 象 ， 线条 表 示 机 器 人 的连 杆 模 型 ， 选 用 以 仅
ＭＡＴ ＡＢ一种软 件开 发了一个可 视化机器 人运动学 仿 Ｌ
基于matlab平台的机器人学仿真软件实验报告
关节型机器人仿真软件
杨涛（sc11010039）2011.12.10
一、开发环境：matlab2008及以上版本（要求带机器人学工具箱）
二、功能：
1．按照DH矩阵建立图形化的关节型机器人对象
2．对生成的机器人进行正逆运动学的位置和速度进行分析和图形仿真
3．对机器人进行轨迹规划，并在轨迹规划的基础上对其做出动力学的分析。
计算机器人在负载情况下的各个关机所需提供
的力向量。
三、本软件的使用方法：
1.启动：如下图在将matlab的工作目录调整为本软件所在的
work目录，在matlab命令界面中输入maininterface命令；
的参数点击完成并返回即可生成相应机器人对象
3.点击文件菜单的显示子菜单即可显示如下的机器人对象
4.点击运动学分析菜单即可弹出如下运动学分析界面
5.在运动学位置分析的基础上选择进行运动学速度分析即可
弹出以下界面，利用雅克比矩阵对当前位置的速度向量进行正逆分析
6.点击轨迹规划菜单即可弹出以下界面，分别输入初始位置的
空间参数（位置参数和RPY参数）点击轨迹规划即可查看关机空间的轨迹规划的结果曲线和方程（五次多项式插值法）
7.在轨迹规划得到一系列位置、速度、加速度向量的基础上可
以对机器人进行动力学分析，计算完成以下动作机器人各个关节所需提供的力向量；。
基于MATLABRoboticsToolbox的机器人学仿真实验教学-精品文档
基于MATLAB Robotics Toolbox 的机器人学仿真实验教学机器人学是一门高度交叉的前沿学科方向, 也是自动化和机电工程等相关专业的一门重要专业基础课。
在机器人学的教学和培训中, 实验内容一直是授课的重点和难点。
实物机器人通常是比较昂贵的设备, 这就决定了在实验教学中不可能运用许多实际的机器人来作为教学和培训的试验设备。
由于操作不方便、体积庞大等原因, 往往也限制了实物机器人在课堂授课时的应用。
此外, 由于计算量、空间结构等问题,当前大多数机器人教材只能以简单的两连杆机械手为例进行讲解,而对于更加实际的 6 连杆机械手通常无法讲解得很清楚。
因此, 各式各样的机器人仿真系统应运而生。
经过反复的比较,我们选择了MATLAB RoboticsToolbox [1] 来进行机器人学的仿真实验教学。
MATLABRobotics Toolbox 是由澳大利亚科学家Peter Corke开发和维护的一套基于MATLAB勺机器人学工具箱，当前最新版本为第8版,可在该工具箱的主页上免费下载提供了机器人学研究(petercorke/robot/) 。
Robotics Toolbox中的许多重要功能函数, 包括机器人运动学、动力学、轨迹规划等。
该工具箱可以对机器人进行图形仿真, 并能分析真实机器人控制时的实验数据结果, 因此非常适宜于机器人学的教学和研究。
本文简要介绍了Robotics Toolbox 在机器人学仿真实验教学中的一些应用, 具体内容包括齐次坐标变换、机器人对象构建、机器人运动学求解以及轨迹规划等。
1坐标变换机器人学中关于运动学和动力学最常用的描述方法是矩阵法, 这种数学描述是以四阶方阵变换三维空间点的齐次坐标为基础的[2] 。
如已知直角坐标系{A} 中的某点坐标,那么该点在另一直角坐标系{B} 中的坐标可通过齐次坐标变换求得。
一般而言齐次变换矩阵是4X4的方阵,具有如下形式: 和分别表示{A}{B} 两坐标系之间的旋转变换和平移变换。
基于ADAMS和MATLAB的两足机器人的步态联合仿真
基于ADAMS和MATLAB的两足机器人的步态联合仿真曹杰昌;张立中;白杨杨【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(039)005【摘要】为提高两足机器人的设计效率,降低设计成本,验证步态规划的正确性,在研制两足机器人物理样机前,应对其进行虚拟样机仿真.首先在ADAMS环境中建立简化的两足机器人动力学模型,然后在Matlab/Simulink中建立控制系统,最后利用二者之间的接口实现基于ADAMS和MATLAB的两足机器人的步态联合仿真,在仿真过程中观察两足机器人的行走过程,验证设计方案的正确性,为其物理样机的研制提供依据.%In order to improve the efficiency, reduce the cost of biped robot design and verify the correctness of gait programming, virtual prototype simulation system has been built before developed the physical prototype of biped robot. First, the mechanical dynamic model of biped robot was built simplify in ADAMS. Second, the control systems ware built in Matlab/Simulink. Last, using the interface between them, we can realized the coordinated simulation of gait for biped robot based on ADAMS and MATLAB. Observed the walking of biped robot in the simulation process, verify the accuracy of the design,provide evidence for the development.【总页数】4页(P81-84)【作者】曹杰昌;张立中;白杨杨【作者单位】长春理工大学机电工程学院,长春 130022;长春理工大学机电工程学院,长春 130022;长春理工大学空地激光通信国防重点学科实验室,长春 130022;长春理工大学机电工程学院,长春 130022;长春理工大学空地激光通信国防重点学科实验室,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP391.7【相关文献】1.四足除草机器人的ADAMS与MATLAB联合仿真 [J], 卢衷正;戈振扬;丁巍2.基于ADAMS的液压驱动四足机器人步态规划与仿真 [J], 庄明;俞志伟;龚达平;许明理;戴振东3.基于ADAMS与MATLAB的四足机器人的trot步态联合仿真 [J], 王建明;赵彦;朱彦防;马宗利4.基于ADAMS的四足机器人trot步态仿真 [J], 纪鹏飞;陈劲杰;宁方宽;史纬朋5.基于Adams的六足爬壁机器人的步态规划与仿真 [J], 魏武;戴伟力因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机器人matlab仿真课程设计
机器人matlab仿真课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握机器人Matlab仿真基本原理和方法，能够运用Matlab进行简单的机器人系统仿真。
具体分解为以下三个目标：1.知识目标：学生需要了解机器人Matlab仿真的基本原理，掌握Matlab在机器人领域中的应用方法。
2.技能目标：学生能够熟练使用Matlab进行机器人系统的仿真，包括建立仿真模型、设置仿真参数、运行仿真实验等。
3.情感态度价值观目标：通过课程学习，培养学生对机器人技术的兴趣和热情，提高学生解决实际问题的能力，培养学生的创新精神和团队合作意识。
二、教学内容教学内容主要包括以下几个部分：1.Matlab基础知识：介绍Matlab的基本功能和操作，包括数据处理、图形绘制、编程等。
2.机器人数学模型：介绍机器人的运动学、动力学模型，以及传感器和执行器的数学模型。
3.机器人仿真原理：讲解机器人仿真的一般方法和步骤，包括建立仿真模型、设置仿真参数、运行仿真实验等。
4.机器人控制系统仿真：介绍机器人控制系统的结构和原理，以及如何使用Matlab进行控制系统仿真。
5.机器人路径规划仿真：讲解机器人在复杂环境中的路径规划方法，以及如何使用Matlab进行路径规划仿真。
三、教学方法为了达到上述教学目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解和演示，使学生了解机器人Matlab仿真的基本原理和方法。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握Matlab在机器人领域中的应用。
3.实验法：让学生亲自动手进行机器人仿真实验，巩固所学知识，提高实际操作能力。
4.小组讨论法：鼓励学生分组讨论，培养学生的团队合作意识和解决问题的能力。
四、教学资源为了支持教学内容的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《机器人Matlab仿真教程》。
2.参考书：相关领域的研究论文和书籍。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。
4.实验设备：计算机、Matlab软件、机器人仿真实验平台。
基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究
基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究机器人的普及与应用越来越广泛，成为了工业自动化的重要组成部分。
但是，如何对机器人进行运动学建模与控制是机器人研究的重要问题之一。
近年来，由于计算机技术的发展，基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究得到了广泛应用。
本文将对此方面的研究进行探讨。
一、机器人运动学建模机器人的运动学建模是指利用几何学和代数学知识来描述机器人的运动规律，从而实现机器人的运动控制。
根据机器人的类型，可以采用不同的方法进行运动学建模。
1、串联机器人的运动学建模串联机器人指的是由各种关节通过齿轮、链条等联接的机器人。
其运动学建模主要是研究各关节的角度、速度、加速度等变量与末端执行器之间的关系，从而实现机器人的控制。
这种建模的方法主要基于牛顿-欧拉方法，可以通过MATLAB中的符号化计算实现。
首先，需要对各个关节进行标号，并定义每个关节和基座之间的距离和角度。
然后，可以运用牛顿-欧拉方法来用关节运动学参数表示末端执行器的位置和姿态变量。
最后，通过控制关节运动学参数来控制机器人的运动。
2、并联机器人的运动学建模并联机器人由多个平台和机械臂组成，并联机器人可以同时控制多个执行器，从而实现更高效的工作。
并联机器人的运动学建模主要是研究机器人末端执行器的位置和姿态变量与各个执行器之间的关系。
建模方法主要包括支点变换法和雅可比矩阵法。
其中支点变换法是将并联机器人转化为串联机器人的形式，然后用串联机器人的运动学进行建模。
而雅可比矩阵法则是运用雅可比矩阵来建立机器人末端执行器的运动学模型，从而实现机器人的控制。
二、机器人运动控制机器人运动控制是指根据机器人的运动学模型，利用控制算法控制机器人的运动状态和轨迹。
在控制机器人的运动过程中，主要的控制方法包括开环控制、PID 控制和反馈控制等。
1、开环控制开环控制是一种简单的控制方法，即在机器人刚开始运动时就预设好机器人的运动轨迹和速度。
毕业论文（设计）基于matlab的双足步行机器人腿部运动模型的建立与运动仿真
诚信声明本人郑重声明：本论文及其研究工作是本人在指导教师的指导下独立完成的，在完成论文时所利用的一切资料均已在参考文献中列出。
本人签名：年月日毕业设计任务书设计题目：基于MATLAB的双足步行机器人腿部运动模型的建立与运动仿真系部：机械工程系专业：机械电子工程学号：112012337学生：指导教师（含职称）：（讲师）专业负责人：1．设计的主要任务及目标1）通过查阅有关资料，了解双足型机器人主要技术参数；2）双足型机器人的腿部模型建立及运动部件设计3）利用Pro/E完成动作的仿真2．设计的基本要求和内容1）双足型机器人的腿部功能选择；2）模型的建立；3）运动的仿真4）完成毕业设计说明书的撰写3．主要参考文献[1] 孙增圻.机器人系统仿真及应[ J ].系统仿真报，1995 ，7( 3 ):23-29.[2] 蒋新松，主编.机器人学导论[ M ].沈阳：辽宁：辽宁科学技术出版社，1994.[3] 蔡自兴.机器人学[ M ].北京：清华大学出版社，2000.[4] 薛定宇，陈阳泉.基于MATLAB/Simulink的系统仿真技术与应用[ M ].北京：清华大学出版社，20024．进度安排设计各阶段名称起止日期1 发放毕业设计题目及选题2015.03.03—2015.03.232 查阅文献，了解研究意义，完成开题报告2015.03.24—2015.04.133 编写说明书，已完成工作，完成中期答辩2015.04.14—2015.05.044 继续编写毕业设计说明书2015.05.01—2015.06.015 提交设计说明书，完成毕业答辩2015.06.02—2015.06.22审核人：年月日基于Matlab的双足步行机器人腿部运动模型的建立与运动仿真摘要：最近几年，双足仿人步行机器人发展很快，有很高的科学研究价值。
步行机器人的运动是模仿人的步行运动的形式，相比其它机器人有更好的灵活性，所以可以完成各种生活中的难度更大的任务，实用价值远高于其它机器人，当然研究难度和控制也相当复杂。
基于MATLAB_Simulink的机器人运动学仿真
基于MAT LAB ΠSimulink 的机器人运动学仿真张晓超 董玉红(哈尔滨理工大学,哈尔滨150080)摘要 利用M AT LAB ΠS imulink 仿真软件对机器人的运动学仿真进行研究,提出基于机构仿真工具S imMechanics 的运动学仿真和基于M AT LAB 函数的运动学仿真,并以平面两关节机器人为例比较了各自的特点。
这两种仿真方法对于复杂多关节机器人也同样适用。
关键词:MAT LAB ΠSimulink SimMech anics 运动学 仿真中图分类号:TP 39119 文献标识码:A 文章编号:1671—3133(2005)增—0061—02K inematics simulation of robots based on MAT LAB ΠSimulinkZhang Xiaochao ,Dong Yuhong(College of Mechanical and Pow er E ngineering ,H aerbin U niversity ofScience and T echnology ,H aerbin 150080,CHN )Abstract K inematics simulations of robots were studied by M AT LAB ΠS imulink simulation s oftware.K inematics simulations based on mechanism simulation tool S imMechanics and on M AT LAB function were put forward ,and their features compared for tw o joints robot as an example.The tw o methods can als o be used in application to multiple joints robots.K ey w ords :MAT LAB ΠSimulink SimMech anics K inem atics Simulation 本文利用M AT LAB ΠSimulink 仿真软件对机器人的运动学仿真进行研究,提出基于机构仿真工具Sim Me 2chanics 的运动学仿真和基于M A T LAB 的函数的运动学仿真,并以平面两关节机器人为例比较了各自的特点。
基于MATLAB的机器人正运动学分析与仿真
基于MATLAB的机器人正运动学分析与仿真机器人正运动学是研究机器人的位置、速度和加速度等参数与关节输入之间的关系的一门学科。
它是机器人控制中的重要环节，可以用于描述机器人的位置和方向，以实现准确的运动控制。
MATLAB作为一种强大的数学建模和仿真工具，被广泛应用于机器人正运动学的分析与仿真。
首先，机器人正运动学的分析就是要通过数学方法，推导出机械臂的运动方程。
MATLAB提供了丰富的数学工具箱，可以方便地进行符号计算和数值计算。
比如可以使用符号计算工具箱中的符号变量、方程求解函数等，来推导出机械臂各关节的位置、速度和加速度的表达式。
同时，MATLAB还可以使用数值计算工具箱中的数值求解函数，来求解非线性方程组，解决复杂的运动学问题。
其次，机器人正运动学的仿真是为了验证分析结果的正确性，以及探究机械臂的运动规律。
MATLAB提供了强大的图形界面工具，可以直观地展示机器人的运动过程。
比如可以使用绘图函数来绘制机器人的坐标系变换图，显示机械臂各关节的位置和方向。
同时，还可以使用动画函数来模拟机器人的运动过程，使得机器人在三维空间中实现真实的运动效果。
此外，MATLAB还可以使用仿真工具箱中的物理建模模块，对机器人进行动力学仿真，分析机械臂的工作空间、负载能力等性能指标。
最后，基于MATLAB的机器人正运动学分析与仿真，还可以应用于机器人轨迹规划和路径优化。
通过MATLAB的优化工具箱，可以对机器人的运动轨迹进行求解，找到满足特定要求的最佳路径。
同时，还可以使用MATLAB的控制工具箱，设计机器人的控制器，实现对机械臂的精确控制。
总之，基于MATLAB的机器人正运动学分析与仿真，能够方便、快捷地推导出机械臂的运动方程，并验证运动规律的正确性。
同时，还可以使用MATLAB的图形界面工具和仿真工具箱，进行机器人的可视化展示和动力学仿真。
此外，还可以应用MATLAB的优化工具箱和控制工具箱，实现机器人的轨迹规划和精确控制。
基于MATLAB的双足机器人的运动模型的建立与运动仿真
基于MATLAB的双足机器人的运动模型的建立与运动仿真任务书1．课题意义及目标随着科技的发展，双足机器人与人类的联系日益密，人们更解机器人学习机器人，在进行双足机器人教学时，就有必要用到机器人仿真系统，可以将机器人仿真的结果以图形的形式表示出来，从而直观地显示出机器人的运动情况，从而让双足机器人更好的各种完成动作。
2．主要任务1）通过查阅有关资料，了解双足型机器人主要技术参数；2）双足型机器人的运动部件设计及模型建立3）利用MATLAB完成动作的仿真4）完成毕业设计说明说的撰写3．主要参考资料[ 1 ] 孙增圻.机器人系统仿真及应[ J ].系统仿真报，1995 ，7( 3 ):23-29. [ 2 ] 蒋新松，主编.机器人学导论[ M ].沈阳：辽宁：辽宁科学技术出版社，1994. [ 4 ] 薛定宇，陈阳泉.基于MATLAB/Simulink的系统仿真技术与应用[ M ].北京：清华大学出版社，2002审核人：年月日诚信声明本人郑重声明：本论文的建模与仿真是自己在指导老师和同学们的指导帮助下独立完成的，其中引用的文献已在参考文献中标出。
本人签名：年月日基于MATLAB的双足机器人运动模型的建立与运动仿真摘要：双足机器人是利用双腿和其他部件之间的协调完成动作的，其运动方式与其它的相比较而言更加的方便，更加有益于人们的各种需要，正因为如此，所以双足机器人在科研方面才更加备受关注。
双足机器人具有非线性、变结构等等一系列组合的动力学系统，首先我们要确立双足机器人的自由度和各个运动方向上的运动，双足机器人的运动方向有滚转俯仰和偏航。
为了完成双足机器人能到做到上述的动作，我决定把双足机器人的自由度设置为12个，我们要利用D-H，在进行相应用的计算的到双足机器人正运动模型，已知正运动模型我们在推导出逆运动模型。
最后用MATLAB进行模型的仿真关键词：双足机器人运动学模型 D-H 表示法动力学模型拉格朗日方程The establishment of a bipedal robot motion model based on MATLABand movement simulationAbstract：Biped robot is using the coordination between the legs and other parts to complete the actions, comparing with other movements, it’s more convenient and more beneficial to the meet all kind of needs, for this reason, bipedal robot draws more attention on scientific research. Biped robot has a series combination of dynamic system, such as nonlinear, variable structure. First, we need to establish the freedom and movements to every moving direction of biped robot. The movements of biped robot are roll pitch and yaw. To make biped robot finishing movements mentioned above, I decide to set DOF of bipedal robot 12, we use D-H and relative calculation to get positive movement model of bipedal robot, on the known condition of positive movement model, we reduce negative movement model. Finally, we use MATLAB to emulate the model.Keywords:Biped robot;The kinematics model;D-h notation;Dynamic model;The Lagrange's equations目录1 绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 双足机器人的研究状况 (1)1.3 本文的双足机器人主要设计 (3)2 双足机器人运动学模型 (4)2.1 引言 (4)2.2 机器人位置与姿态的描述 (4)2.2.1 齐次坐标和变换矩阵 (6)2.3 双足机器人的自由度配置 (8)2.4 双足机器人的运动学模型 (10)2.4.1 正运动学模型 (10)2.4.2 逆运动学模型 (13)2.5 本章小结 (16)3 双足机器人动力学模型 (17)3.1 引言 (17)3.2 机器人的雅克比矩阵 (17)3.3 机器人的惯性张量 (18)3.3.1 机器人各部分的惯性张量 (19)3.4 双足机器人的动力学模型 (19)3.4.1 拉格朗日方程 (20)3.4.2 动力学模型 (20)3.4 本章小结 (25)4 双足机器人模型的仿真 (26)4.1 双足机器人的混杂动力学模型 (26)4.2 单腿支撑期的模型 (26)4.3. 双腿支撑期的模型 (26)4.4三连杆平面双足机器人的混杂模型 (27)4.5模拟仿真 (29)4.6 本章小结 (35)5 总结与展望 (36)5.1 论文总结 (36)5.2 进一步的研究工作 (36)参考文献 (38)致谢 (39)1 绪论1.1 引言我们所知道的的机器人大概诞生于美国的五六十年代。
模块化双足机器人的结构设计及仿真
灰色控 制 的响应 曲线 的 跟 踪误 差 降低 了 ０ １ ｍ， ．５
极 大地 提高 了定位 的精 确 度 ； 两 者 控 制信 号 的对 从
比 ， 色控制 的信 号 更 具 规律 性 ， 于控 制 ， 振 荡 灰 便 无 产 生 ， 于提 高微 动 平 台的 稳 定性 和鲁 棒 性 。运 用 利 灰 色设计 可使 系统 的特 性 显 著 改善 ， 而证 明 了灰 从
摘 要 ： 用 德 国 ＡＭＴＥ 公 司 生 产 的 Ｐ ｗｅ— 利 Ｃ ｏ ｒ
Ｃｕ ｅ模 块 设 计 了 ３种 不 同 结 构 的 双 足 机 器 人 ， ｂ 以 Ｐ ｏ Ｅ软 件 绘 出 简 化 后 的 三 维 图 形 ， 借 助 Ｍ ａｌｂ ｒ／ 并 ｔａ
ｏｆｔ ｉ ｌ ｅ ｏ ｅ ｎｔ ｎｄ ｒ ｔ ｇ ｎｉａ ｉ ｎ ｈｅ ｓｎｇ ｅ ｌ ｇ ｍ ｖ ｍｅ ｕ ｅ ｈｅ ｏｒ ａ ｚ ｔｏ
ｓ ｓｅ ｍｏ ｕ ｅｃ ｌ ｃ ｉ ｎ （ ｉ ｙ ｔ ｍ ｄ ｌ ｏ ｌ ｔ ｅ ｏ Ｓ ｍＭ ｅ ｈ ｎ ｃ ｌ ｃ ｓ ｔ ｃ ａ ｉｓ Ｂ ｏ ｋ ｅ ）
ｏｆｔ ａ ｌ ｂ ｓ ｆ ｗａ ｅ ｓ ｐｐ ｒ ｉ ．Ｆｉ ｌｙ， ｈ ｅ ｈｅ Ｍ ｔａ ｏ ｔ ｒ ｕ ｏ ｔｎｇ ｎａ ｌ ｔ ｅ ｒ — ｓ ｌ ｎｄ ｃ ｅ ｈａ ｔ ｓｇｎｅ ｔ ｕ ｔ ｒ ｓ ａ ｅ ｒ ａ ｕ ｔ ｉ ｉａｔ ｔ ｔ ｈｅ ｄｅ ｉ ｄ ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｒ ｅ — ｓ ａ ｅ ｏｎ ｂｌ． Ｋｅ ｒ ｓ ｂｉ ｄ ｒ ｂｏ ； ｄｕ ａ ｓ ｇ ｓｍｕ— ｙ ｗｏ ｄ ： ｐｅ ｏ ｔ ｍｏ ｌ ｒ ｄｅ ｉ ｎ ｉ
ｌ ｔｏ ａｉｎ
软件 的机 构 系统模块 集 （ｉ ＳｍＭｅｈ ｎｃ ｌｃ ｓｔ对 ｃ ａ ｉｓ ｏ ｋ ｅ） Ｂ
基于MATLAB的机器人运动学仿真
令 （ ）（ ） ２ ＝ ３可求得（ ） ３各变量， 从而得到手部位姿．
１ 运 动 学逆 问题 ． ２
给定机器人的位置参数 Ｐ、 ｘ 和姿态参数 （ Ｐ 用末端相对于
底座坐标系 的姿态角 （ ０ ） ， 出六个 关节变量 ０、２ ，０、 ，， ）求 。 ，、 ８０ ４ ０、６ ５ 的值 ， ０ 这就是求运动学逆解的主要 内容。用横滚 、 俯仰和偏 转角表示手部运 动姿态 ， 对于旋转次序规定 如下 Ｒ Ｙ ￣，， ： Ｐ（ ０ ） Ｒ ｔ ， ） ｏ（ ，） （ ， 式 中 Ｒ Ｙ表示横滚 、 ｏ（ ￣ Ｒ ｔｙ０Ｒ ｘ ） ｚｂ Ｐ 俯仰和偏转三个 旋转的组合变换。 我们用下式来表示机械手末端的姿态 ：
— ６— — ９— １
简单使用方面 ， 但在绘制运动图像时会带来一些不便。
器人的运动范围内， 系统会弹出出错对话框 ， 否则会在右侧出现机
２１ ． 运动学正解仿真
运动学正问题是在已知机构参数的情况下 ， 通过机器人正确
的程序输入各关节变量。 及可以得到满足条件 的末端操作的位置
１ ０ ０ １ ０ ｌ
。。ｐ１
ｃ ０ 中 ８巾 ｓ ｓ ｃ ＯＯ ｓ ｓ ｐ 如 ｃ ｓｓ一中 巾 ｃ ＋￣Ｏ
图 １六 自由度机器人杆件
ｓ ｓ ｓ ｓｓ 中 巾 ｓ 中 Ｏ 中 Ｏ巾 ｃｃ ｓ
ｃ
— ｃ ｃ
ｐ
（） ４
根据 Ｄ Ｈ法建立各关节的 Ａ矩阵如下 —
基于 ＭＡ Ｌ Ｂ的机器人运动学仿真 ＴＡ
葛建兵 翟雪琴 窦进 强 李 霞 （石河 子大学 机 电学 院 ， 石河子 ８２０ ） 河南 工业大学 机 电学 院 ， 州 ４ ００ ） ３００ （ 郑 ５０ １
MATLAB机器人仿真程序
MATLAB机器人仿真程序随着机器人技术的不断发展，机器人仿真技术变得越来越重要。
MATLAB是一款强大的数学计算软件，也被广泛应用于机器人仿真领域。
本文将介绍MATLAB在机器人仿真程序中的应用。
一、MATLAB简介MATLAB是MathWorks公司开发的一款商业数学软件，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等。
MATLAB具有丰富的工具箱，包括信号处理、控制系统、神经网络、图像处理等，可以方便地实现各种复杂的计算和分析。
二、MATLAB机器人仿真程序在机器人仿真领域，MATLAB可以通过Robotics System Toolbox实现各种机器人的仿真。
该工具箱包含了机器人运动学、动力学、控制等方面的函数库，可以方便地实现机器人的建模、控制和可视化。
下面是一个简单的MATLAB机器人仿真程序示例：1、建立机器人模型首先需要定义机器人的几何参数、连杆长度、质量等参数，并使用Robotics System Toolbox中的函数建立机器人的运动学模型。
例如，可以使用robotics.RigidBodyTree函数来建立机器人的刚体模型。
2、机器人运动学仿真在建立机器人模型后，可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的运动学仿真。
例如，可以使用robotics.Kinematics函数计算机器人的位姿，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。
3、机器人动力学仿真除了运动学仿真外，还可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的动力学仿真。
例如，可以使用robotics.Dynamic函数计算机器人在给定速度下的加速度和力矩，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。
4、机器人控制仿真可以使用Robotics System Toolbox中的函数进行机器人的控制仿真。
例如，可以使用robotics.Controller函数设计机器人的控制器，并使用robotics.Plot函数将机器人的运动轨迹可视化。
matlab机器人运动学仿真代码
matlab机器人运动学仿真代码以下是一个简单的MATLAB机器人运动学仿真代码示例，假设机器人是一个二维平面上的两轴机器人，其中关节1和关节2的长度分别为L1和L2：matlab.% 定义关节长度。
L1 = 1;L2 = 1;% 定义关节角度。
theta1 = 0:0.01:2pi; % 关节1角度范围。
theta2 = 0:0.01:2pi; % 关节2角度范围。
% 初始化末端点坐标。
x = zeros(length(theta1), length(theta2));y = zeros(length(theta1), length(theta2));% 计算末端点坐标。
for i = 1:length(theta1)。
for j = 1:length(theta2)。
x(i,j) = L1 cos(theta1(i)) + L2 cos(theta1(i) + theta2(j));y(i,j) = L1 sin(theta1(i)) + L2 sin(theta1(i) + theta2(j));end.end.% 绘制机器人末端点轨迹。
figure;plot(x(:), y(:), 'b.');xlabel('X');ylabel('Y');title('机器人末端点轨迹');这段代码实现了一个简单的两轴机器人的运动学仿真。
首先定义了机器人的关节长度和关节角度范围，然后计算了末端点的坐标，并绘制了机器人末端点的轨迹。
当然，实际的机器人运动学仿真会更加复杂，涉及到不同类型的机器人和运动学模型，但这段代码可以作为一个简单的起点，帮助你开始进行机器人运动学仿真的工作。
机器人matlab仿真课程设计
机器人matlab仿真课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解机器人matlab仿真的基本概念，掌握仿真环境的搭建方法；2. 使学生掌握机器人运动学、动力学的基本理论知识，并能在matlab中进行建模与仿真；3. 引导学生运用matlab编程实现机器人路径规划与控制策略，了解不同算法的优缺点。
技能目标：1. 培养学生运用matlab软件进行机器人仿真的操作能力；2. 培养学生分析问题、解决问题的能力，提高编程与调试技巧；3. 提高学生团队协作和沟通能力，学会在项目中共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对机器人仿真技术的兴趣，激发创新意识和探索精神；2. 引导学生树立正确的价值观，认识到机器人技术在社会发展中的重要作用；3. 培养学生严谨、务实的科学态度，提高对科学研究的敬畏之心。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程旨在让学生掌握机器人matlab 仿真的基本知识和技能，培养具备实际操作能力的高素质人才。
课程目标具体、可衡量，便于学生和教师在教学过程中进行评估和调整。
后续教学设计和评估将围绕这些具体学习成果展开。
二、教学内容1. 机器人matlab仿真基础- 机器人仿真概述- matlab软件操作基础- 仿真环境搭建2. 机器人运动学仿真- 运动学基本理论- 坐标变换与运动方程- matlab运动学建模与仿真3. 机器人动力学仿真- 动力学基本理论- 动力学方程建立- matlab动力学建模与仿真4. 机器人路径规划与控制- 路径规划算法介绍- 控制策略与算法实现- matlab路径规划与控制仿真5. 实践项目与案例分析- 项目要求与分组- 机器人仿真实践操作- 成果展示与案例分析教学内容依据课程目标，结合课本知识体系，确保科学性和系统性。
教学大纲明确教学内容安排和进度，涵盖机器人matlab仿真的各个关键环节。
学生通过本章节学习，能够全面掌握机器人仿真技术的基本知识和实践技能。
基于Matlab的机器人单关节驱动系统仿真设计与分析
基于Matlab的机器人单关节驱动系统仿真设计与分析李中望【摘要】Permanent magnet synchronous motor is used as actuator to drive the single joint of a robot . Simulation based on Matlab is taken to analyze the precision and related indexes .%永磁同步电动机作为执行机构驱动机器人单关节，应用仿真软件M atlab进行了相关驱动系统的仿真设计和分析。
【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】6页(P175-180)【关键词】机器人;伺服驱动;仿真【作者】李中望【作者单位】芜湖职业技术学院电气工程学院，安徽芜湖 241006【正文语种】中文【中图分类】TP2420 引言近年来，国内外机器人产业发展迅速，目前我国的机器人及系统集成产业初具规模，形成了较强的机器人整机生产能力，逐步形成了机器人伺服电机、减速器、伺服驱动器、控制器等核心零部件的完整产业链。
机器人开始遍及汽车行业、机床加工、建筑工程、信息技术、医疗技术等领域，这些领域也已经成为机器人主要的需求增长点。
目前，以清洁型机器人为代表的机器人也开始渐渐融入了人类的生活，机器人的应用大大减轻了人类的生活负担，有力地提升了人类的生活品质。
机器人是由若干个关节连接起来的多刚体，每一个关节都由专门的伺服驱动单元进行驱动，各运动的度量都在对应的坐标系中进行，对于机器人末端执行器件的姿态和位置来说都具有关键的作用。
作为驱动的动力源，要求电机具有良好的功率质量比和扭矩惯量比、较高的起动转矩、平滑的调速性能、较大的调速范围，基于以上考虑，目前机器人多以响应速度快、位置定位精确、转动惯量大的伺服电机作为主要选择［1］。
一般情况下，机器人的运动速度都在1.5m／s以下，因速度变化导致的非线性因素可以近似忽略。
MATLAB机器人仿真程序
附录MATLAB 机器人工具箱仿真程序：1）运动学仿真模型程序（Rob1.m）L1=link([pi/2 150 0 0])L2=link([0 570 0 0])L3=link([pi/2 130 0 0])L4=link([-pi/2 0 0 640])L5=link([pi/2 0 0 0])L6=link([0 0 0 95])r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6})=’MOTOMAN-UP6’ % 模型的名称>>drivebot(r)2）正运动学仿真程序（Rob2.m）L1=link([pi/2 150 0 0])L2=link([0 570 0 0])L3=link([pi/2 130 0 0])L4=link([-pi/2 0 0 640])L5=link([pi/2 0 0 0])L6=link([0 0 0 95])r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6})=’MOTOMAN-UP6’t=[0:0.01:10];%产生时间向量qA=[0 0 0 0 0 0 ]; %机械手初始关节角度qAB=[-pi/2 -pi/3 0 pi/6 pi/3 pi/2 ];%机械手终止关节角度figure('Name','up6机器人正运动学仿真演示');%给仿真图像命名q=jtraj(qA,qAB,t);%生成关节运动轨迹T=fkine(r,q);%正向运动学仿真函数plot(r,q);%生成机器人的运动figure('Name','up6机器人末端位移图'）subplot(3,1,1);plot(t, squeeze(T(1,4,:)));xlabel('Time (s)');ylabel('X (m)');subplot(3,1,2);plot(t, squeeze(T(2,4,:)));xlabel('Time (s)');ylabel('Y (m)');subplot(3,1,3);plot(t, squeeze(T(3,4,:)));xlabel('Time (s)');ylabel('Z (m)');x=squeeze(T(1,4,:));y=squeeze(T(2,4,:));z=squeeze(T(3,4,:));figure('Name','up6机器人末端轨迹图'); plot3(x,y,z);3）机器人各关节转动角度仿真程序：（Rob3.m）L1=link([pi/2 150 0 0 ])L2=link([0 570 0 0])L3=link([pi/2 130 0 0])L4=link([-pi/2 0 0 640])L5=link([pi/2 0 0 0 ])L6=link([0 0 0 95])r=robot({L1 L2 L3 L4 L5 L6})='motoman-up6't=[0:0.01:10];qA=[0 0 0 0 0 0 ];qAB=[ pi/6 pi/6 pi/6 pi/6 pi/6 pi/6]; q=jtraj(qA,qAB,t);Plot(r,q);subplot(6,1,1);plot(t,q(:,1));title('转动关节1');xlabel('时间/s');ylabel('角度/rad');subplot(6,1,2);plot(t,q(:,2));title('转动关节2');xlabel('时间/s');ylabel('角度/rad');subplot(6,1,3);plot(t,q(:,3));title('转动关节3');xlabel('时间/s');ylabel('角度/rad');subplot(6,1,4);plot(t,q(:,4));title('转动关节4');xlabel('时间/s');ylabel('角度/rad' );subplot(6,1,5);plot(t,q(:,5));title('转动关节5');xlabel('时间/s');ylabel('角度/rad');subplot(6,1,6);plot(t,q(:,6));title('转动关节6');xlabel('时间/s');ylabel('角度/rad');4）机器人各关节转动角速度仿真程序：（Rob4.m）t=[0:0.01:10];qA=[0 0 0 0 0 0 ];%机械手初始关节量qAB=[ 1.5709 -0.8902 -0.0481 -0.5178 1.0645 -1.0201]; [q,qd,qdd]=jtraj(qA,qAB,t);Plot(r,q);subplot(6,1,1);plot(t,qd(:,1));title('转动关节1');xlabel('时间/s');ylabel('rad/s');subplot(6,1,2);plot(t,qd(:,2));title('转动关节2');xlabel('时间/s');ylabel('rad/s');subplot(6,1,3);plot(t,qd(:,3));title('转动关节3');xlabel('时间/s');ylabel('rad/s');subplot(6,1,4);plot(t,qd(:,4));title('转动关节4');xlabel('时间/s');ylabel('rad/s' );subplot(6,1,5);plot(t,qd(:,5));title('转动关节5');xlabel('时间/s');ylabel('rad/s');subplot(6,1,6);plot(t,qd(:,6));title('转动关节6');xlabel('时间/s');ylabel('rad/s');5）机器人各关节转动角加速度仿真程序：（Rob5.m）t=[0:0.01:10];%产生时间向量qA=[0 0 0 0 0 0]qAB =[1.5709 -0.8902 -0.0481 -0.5178 1.0645 -1.0201]; [q,qd,qdd]=jtraj(qA,qAB,t);figure('name','up6机器人机械手各关节加速度曲线');subplot(6,1,1);plot(t,qdd(:,1));title('关节1');xlabel('时间 (s)');ylabel('加速度 (rad/s^2)');subplot(6,1,2);plot(t,qdd(:,2));title('关节2');xlabel('时间 (s)');ylabel('加速度 (rad/s^2)');subplot(6,1,3);plot(t,qdd(:,3));title('关节3');xlabel('时间 (s)');ylabel('加速度 (rad/s^2)')subplot(6,1,4);plot(t,qdd(:,4));title('关节4');xlabel('时间 (s)');ylabel('加速度 (rad/s^2)')subplot(6,1,5);plot(t,qdd(:,5));title('关节5');xlabel('时间 (s)');ylabel('加速度 (rad/s^2)')subplot(6,1,6);plot(t,qdd(:,6));title('关节6');xlabel('时间 (s)');ylabel('加速度 (rad/s^2)')如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！。
MATLAB机器人仿真程序
MATLAB机器人仿真程序哎呀，说起 MATLAB 机器人仿真程序，这可真是个有趣又充满挑战的领域！我还记得有一次，我带着一群学生尝试做一个简单的机器人行走仿真。
那时候，大家都兴奋极了，眼睛里闪着好奇的光。
我们先从最基础的开始，了解 MATLAB 这个工具的各种函数和命令。
就像是给机器人准备好各种“零部件”，让它能顺利动起来。
比如说，我们要设定机器人的初始位置和姿态，这就好像是告诉机器人“嘿，你从这里出发，站好啦！”然后，再通过编程来控制它的运动轨迹。
有的同学想让机器人走直线，有的同学想让它拐个弯，还有的同学想让它走个复杂的曲线。
在这个过程中，可遇到了不少问题呢。
有个同学不小心把坐标设置错了，结果机器人“嗖”地一下跑到了不知道哪里去，大家哄堂大笑。
还有个同学在计算速度和加速度的时候出了差错，机器人的动作变得奇奇怪怪的，像是在跳“抽筋舞”。
不过，大家并没有气馁，而是一起努力找错误，修改代码。
终于，当我们看到那个小小的机器人按照我们设想的轨迹稳稳地行走时，那种成就感简直无法形容。
回到 MATLAB 机器人仿真程序本身，它其实就像是一个神奇的魔法盒子。
通过输入不同的指令和参数，我们可以创造出各种各样的机器人运动场景。
比如说，我们可以模拟机器人在不同地形上的行走，像是平坦的地面、崎岖的山路或者是湿滑的冰面。
这时候，我们就要考虑摩擦力、重力等各种因素对机器人运动的影响。
想象一下，机器人在冰面上小心翼翼地走着，生怕滑倒，是不是很有趣？而且，MATLAB 机器人仿真程序还能帮助我们优化机器人的设计。
比如说，如果我们发现机器人在某个动作上消耗了太多的能量，或者动作不够灵活，我们就可以通过调整程序中的参数来改进。
这就像是给机器人做了一次“整形手术”，让它变得更完美。
另外，我们还可以用它来进行多机器人的协同仿真。
想象一下，一群机器人在一起工作，有的负责搬运东西，有的负责巡逻，它们之间需要相互配合，避免碰撞。
这就需要我们精心设计它们的通信和协调机制，让它们像一支训练有素的团队一样高效工作。
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现预定 的运动。为双足机器 人腿 部参 数的优化和样机 的研制提供 了理论依据。 关键词 双足机器人 运 动学 仿真
中图法分类号 Ｔ ２２ ６ Ｐ４ ．；
文献标志码 Ａ
双足 机 器 人 之所 以 引 人 注 目是 因 为 它 用 双 腿
都 是左 右腿 的移动 交 替进 行 ， 腿 稳 定运 行 是 双腿 单 顺 利行 走 的基 础 ， 因此 主 要 研究 双 足 机 器人 的单 腿
对 双 足 机 器 人 结 构 复 杂 ， 动 控 制 困难 的特 点 ， 究 了其 单 腿 的运 动 学 模 型 并利 用 Ｍａ ａ 运 研 ｔ ｂ中 的 Ｓｍ ｌ ｋ和 Ｓ ｅｈｎｃ 工 具 ｌ ｉｕｉ ｎ ｉ ｃａ ｉ ｍＭ ｓ 箱建 立 了单 腿 的可 参 数 化 的仿 真 模 型 。 对腿 部 的运 动情 况 和 控 制 输 入 输 出进 行 仿 真 ， 真 结 果 表 明腿 部 的结 构 参 数 能 够 实 仿
（） ４ （） ５
Ｙ ＝ｒ ｏｑ ＋／ Ｏ （ １ ｑ ） 。 ｌ ｓｌ ＇ Ｓ ｑ 一 ２ ｃ ２ Ｃ １２ 逆 向运 动学 模型 ．
Ｉｓ。 ２ ｓｑ ｑ ｒｓ＋ｃ ｑ ｑ ｌ （一 ） ｉ ２ Ｉｇ ｒｓ ２ ｃ ｑ ｑ ｎ 一 ） ｃ ２ （一 ） ｏ （ ｏ ｏ
ｌ ０ ０ １ ｊ
（） ３
南式 （ ） ３ 可知 机器人 单腿 的末 端位 置为
。
＝ｒｓ ｑ ＋ｒｓ （ １ ２ １ ｎ ｌ ２ｉ ｑ 一ｑ ） ｉ ｎ
乏 味的工作 中解脱 出来 ， 具有 广 阔的应用 前景 。
腠。 ຫໍສະໝຸດ １ 单腿正逆 向运动学模型的建立
双足机 器人 为 复杂 的多 连杆 机 构 ， 虑 到前 向 考
平面 和侧 向平面 内 的运 动 具 有较 小 的耦 合性 ， 常 通 在分 析双 足机器人 的机 构模 型 时 ， 前 向和侧 向机 将 构分 开来 建模 ｊ 。在 步行 中 ， 向运 动模 型 复 杂 而 前
（ １
ｌ ｓ ｓ ］ Ｉ ｑ ｃｇ １ 『ｎ —。１ １ ｇ ｓ ｉ ｒｉ ｎ ｇ ｉ ｓ Ｉ １ｓ ｓ ｒｏ１ ｃ ｎ ｃｑ ０ ｇ ０ ０ 】 ｌ
作 者简介 ： 董金波（ ９ ８ ） 黑龙 江省海伦市人 ， １７ 一 ， 讲师 ， 硕士 ， 研究
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且最具 有机 器人 行走 的特 性 ， 此 只 分析 双 足机 器 在 人 的前 向模 型 。 由于 机 器 人 在 每 个 行 走 的周 期 中
２１ ０ ０年 ｌ Ｏ月 ２ ３日收 到 黑龙 汀 科 技 学 院 青 年 基金 （７－ ） 助 ０ －６ 资 ０
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尺：
， ，
＝
ｆ ｏ］ １ Ｌ 『 ］ ： ｏ １Ｊ ； Ｉ ： ｔ＝ ＿ ｏ ｏ
方 向 ： 能 系 统 、 电 一体 化 。Ｅ ｍ ｉ ｒｊ２ ０ ＠ １３ ｃｎ。 智 机 ． ａｌ ｄｂ０ ５ ６ ．ｏ ：
３期
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董金波 ： 基于 Ｍａ ａ ｔ ｂ的双足机器 人单 腿运动学仿真 ｌ
６３ １
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●
ｏ ｒ ０ ｒ ｌ１ ２ ］
０ｌ １ ０ ｌ＝ ０ １
第１ １卷
第 ３期
２１ ０ １年 １ 月
科
学
技
术
与
工
程
⑥
Ｖ １１ Ｎ ． Ｊｎ ２ １ ｏ． １ ｏ３ ａ ．０ ｌ
ｌ ７ — １ ｔ ２ １ ） －６ ２ ０ ６ １ ８ ５（ ０ １ ３ ０ １ —４
Ｓｃｅ ｃ ｃ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎｇｎ ｅｉ ｇ ｉｎ ｅ Ｔｅ ｈｎ ｌｇ ｎ ｉ ｅ ｒｎ
２ １ ＳｉＴｃ ． ｎｎ ． ０ １ ｃ ｅｈ Ｅ ｇｇ ．
基 于 Ｍａｌ ｔ ｂ的双 足 机 器人 单腿 运 动 学 仿真 ａ
董金 波
（ 龙 江科 技 学 院 机 械 工程 学 院 ， 尔 滨 １０ ２ ） 黑 哈 ５ ０ ７
摘
要
双 足 机 器 人 有 良好 的地 面 适 应 能 力 ， 可 以通 过 改 变腿 部结 构来 达 到 跨 越 不 同 的 障 碍 物 ， 有广 阔 的 应 用 前 景 。针 它 具
１
０
得 到机 器 人 跟 踪 给 定 直 线 输 入 的末 端 轨 迹 和 机 器
人 的关 节转 角 曲线 ， 图 ３ 图 ４所示 。 如 、
表 １ 双 足 机 器 人 的 腿 部 参 数
ｌ ｌ
ｌ
—．．．．．． ．．．． ．．．．．．．．．．．． ．．．．． 。．．．．Ｌ
＝
上是 不可 能实现 的。另 外 ， 足 步行 机 器 人 的研 究 双
可 以推动仿 生学 、 工 智 能 、 人 计算 机 图形 学 、 通讯 等 相关学 科发 展 ， 因此 双足 机 器 人 的研 究 具 有 十分 重 大 的价值 和 意 义 ¨ 。在 实 际应 用 中 ， 足 机 器 人 双 可用 于有放 射性 、 险及 其 它 对人 体 有 害 的环 境 中 危 取代人 类 劳 动 ， 把 人 类 从 高 强 度 、 时 问 及 单 调 或 长
行走 ， 以在 和 人 类 一 样 的环 境 中工 作 ， 轮 式 或 可 与
者履带 式机 器人 相 比 ， 足 机 器 人对 地 面 有更 好 的 双
的运 动 问题 ， 时可 视 腰 部 为 静 止 ， 足 机 器 人 的 此 双 单 腿杆件 图如 图 １ 示 。 所
适应 能力 。另外 ， 以通 过 改 变 腿部 结 构 来达 到 跨 可 越不 同 的障碍物 的 目的 ， 在 轮 式 和履 带 式 机器 人 这