仿人机器人步行运动学建模与仿真

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仿生四足机器人步态规划与仿真研究

仿生四足机器人步态规划与仿真研究1. 引言1.1 研究背景仿生四足机器人是一种模仿动物四足行走方式的机器人，具有良好的稳定性和适应性，被广泛用于恢复性医疗、紧急救援、军事作战等领域。

随着人工智能和机器人技术的不断发展，仿生四足机器人的研究也变得越来越重要。

在仿生四足机器人的步态规划和仿真研究中，如何设计出稳定且高效的行走模式成为研究的重点之一。

近年来，随着计算机仿真技术的不断进步，仿生四足机器人的步态规划和仿真研究取得了一系列重要进展。

通过计算机模拟仿生四足机器人的步态和动作，研究人员可以更好地了解机器人行走时的力学特性和运动规律，为机器人的控制和优化提供有力支持。

本文将对仿生四足机器人步态规划与仿真研究进行深入探讨，旨在为仿生四足机器人的设计与控制提供理论支持和实验基础。

通过对步态规划算法、仿真模型建立、实验结果分析以及研究展望和应用前景的讨论，将全面展示仿生四足机器人的发展现状和未来发展方向，为相关领域的研究工作提供有益参考。

1.2 研究目的研究目的是为了解决传统固定步态规划方法在应对复杂环境和不确定性时存在的不足之处，提高仿生四足机器人的运动稳定性和适应性。

通过研究仿生四足机器人的步态规划算法，探索其在不同地形和工作条件下的运动模式，为其设计提供更加智能和高效的运动策略。

通过建立仿真模型，验证步态规划算法的有效性，并进一步探索优化算法。

研究将通过实验结果来验证仿生四足机器人步态规划算法的可行性和有效性，为进一步开发基于仿生原理的机器人提供参考和借鉴。

通过深入研究仿生四足机器人的步态规划与仿真，探讨未来在智能机器人领域的发展方向和挑战，为该领域的研究提供新的思路和方法。

1.3 研究意义仿生四足机器人的研究意义主要体现在以下几个方面：1. 提高机器人的稳定性和适应性：仿生四足机器人可以模仿动物在不同地形上行走的方式，通过合理的步态规划算法，可以使机器人在复杂环境中保持稳定，提高其适应性和灵活性。

仿人机器人设计及步行控制方法

仿人机器人设计及步行控制方法汇报人：日期:contents •仿人机器人设计概述•仿人机器人结构设计•步行控制方法•控制算法与实现•实验与验证•结论与展望目录01仿人机器人设计概述定义特点定义与特点拓展人类能力科学研究仿人机器人的重要性早期发展自20世纪60年代起，各国开始研制具有人类形态和运动能力的机器人，如美国的“UNIVAC”和日本的“早稻田机器人”。

近期发展随着技术的不断进步，现代仿人机器人的设计和制造能力已经得到了极大的提升，如波士顿动力公司的Atlas机器人和本田公司的ASIMO机器人。

仿人机器人的历史与发展02仿人机器人结构设计整体结构腿部是仿人机器人的重要组成部分，其设计需要考虑到机器人的运动性能和稳定性，包括步长、步高、步频等指标。

腿部设计需要考虑到关节的灵活性、稳定性和耐用性，同时需要与脚部和上半身的设计进行协调。

VS躯干是机器人的核心部分，需要支持机器人的整体结构和动作，同时需要容纳和控制器的位置进行协调。

手臂的设计需要考虑到机器人的动作范围和灵活性，包括手臂的长度、自由度和动作范围等。

头部的设汁需要与机器人的整体结构和功能进行协调，例如可以考虑安装传感器、摄像头等设备以提高机器人的感知和控制能力。

上半身是仿人机器人的重要组成部分，包括躯干、手臂和头部等部分。

上半身设计上半身设计需要考虑到机器人的整体稳定性和动作灵活性，同时需要满足机器人的功能和外观要求。

03步行控制方法地面适应能力静态步行控制也涉及到机器人对不同地面条件的适应能力，包括对不同摩擦系数、表面粗糙度、障碍物等条件的适应。

静态稳定性静态步行控制主要关注的是机器人在静态环境中的稳定性，也就是在没有任何外部干扰的情况下，机器人是否能够在给定的步态下保持稳定。

步态调整根据不同的任务需求和环境条件，机器人需要能够进行自我步态调整，以实现更优的行走性能。

静态步行控制动态步行控制动态稳定性地面跟踪平衡控制步态生成步态规划与优化步态优化步态适应性04控制算法与实现基于模型的控制器设计基于动力学模型的步行控制器利用仿人机器人的动力学模型设计控制器，通过调整输入输出参数实现稳定的步行。

基于OpenGL的步行器建模及运动仿真

图１基于Ｓｗｒ机构的步行器图２ＳＳ型Ｓｗｒ平台ｔａｔＰｔａｔｅＲ：Ｔ＇Ｒ＋Ｐ（）１
为即
动坐标系的原点在固定坐标系中的位置矢量。６个支杆矢量厶（＝１２ｉ。，… ，）６可在固定坐标系中表示为式（）２。
厶＝厄了
ｉ，。，＝１２ … ６
（）３
上式是６个独立的方程，当已知机构的基本尺寸和上平台的位置和姿态后。就可以利用上式求出６个驱动器的位移。ｌ
３步行器运动仿真
３１步行器几何建模．
器的行走进行轨迹规划。总之，软件中步行器模型的建立，为其结构设计、运动学特性分析提供了可反复试验的平台，为研制开
图４图形仿翼运行界面
４结论
利用ＯｅＧ．ｐｎＬ牛建立了步行器三维几何模型。并进行了图形仿真，使设计者对步行器具体结构有了直观感性认识，借助
菜单中的对话框可实现数据的交互功能，可对界面中步行器模型参数化设计。并对步行器行走速度进行设定，以便于对步行
从而实现动态仿真；最后，增加人机交互，较灵活的动作能力。ｔｗｒ机构选型为ＳＳ（ＳｅａｔＰ，如图２所示）即平隔一段时间重新绘制，包括动静控制、速度控制、内容控制、视角控制以及场景选择等。台间各支链两端为球铰，中间为移动副。
２运动分析
维普资讯
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第７期
到了辅助作用。
岳建锋：于ＯｅＧ基ｐｎＬ的步行器建模及运动仿真
用ＯｅＧｐｎＬ函数来绘制步行器的三维实体模型了ｌＩ１。

基于Simulink的仿人机器人步行运动仿真模型

第12期2010年12月机械设计与制造M achi ner y D esi gn＆M anuf act ur e文章绢号：100l一3997(2010)12-000l-03i，孽{基于s i m ul i nk的仿人机器人步行运动仿真模型牝《翟}’并!伊强1付成龙啦陈恳-z《算}(1清华大学精密仪器与机械学系，北京100084)(z清华大学摩擦学国家重点实验室，北京100084) T he Si m uI at i on m O de I of hU m a nO i d r obot bi ped I O C O m ot i O n baS e O n Si mul I nkY I Q ian91，F u cheng—l on91”，C H E N K enl2(1D e pa nm ent of P诧ci si on I m t m m ent s柚d M ech粕ol og)r，Tsi ngIl ua uni ve璐i t y，B ei j i ng100084，C hi眦) (21'he St a t e K e y Laborat ory of％bol og)，，T s inghua U ni ver s畸，B ei j i ng100084，Chi f I a)【摘要】在对仿人机器人完整步行运动分析的基础上，基于Si m ul i nk建立了仿人机器人步行运动仿真模型。

首先，给出了仿真模型的整体结构框架；接着，建立了仿人机器人13质量块动力学模型，分析和讨论了仿人机器人行走过程中脚与地面的作用过程，基于关节驱动力矩二次型积分最小，规划得到了一组稳定的行走步态，并基于传感反射控制实现了仿人机器人复杂环境下的应用；最后，对仿真结果进行了分析和讨论。

关键词：仿人机器人；步行运动；零力矩点【A bs t礴ct】A5加以越面忍脓以eZ厶如z，e占叩ed6珊ed伽鼢站“鼬，咖r玉k∞奶岱蠡旷琥F∞唧如钯Ill“黼谢r060f6咖ed zocDm ot幻几历墙f矿以f，t，圮s弘钯m st r“c￡M圮夕研，圮矿si m以以i on，，毫0d匆Z括i m rD d“cP正A以“孵凡，口13m傩s由如c凰方脚如脚如Z括es砌纭船d，∞d矾e i，l据僦砌船矿^“舰扣谢r D6优饿施阮g 6e劬ee n声D t帆d gr ou，zd nre虢a蜘ed饥d d蠡c獬sed，以。

机器人建模与仿真

机器人建模与仿真随着人工智能技术和机器人技术的不断发展，机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。

而机器人建模与仿真技术作为机器人开发的重要一环，能够帮助工程师们更好地理解和设计机器人系统。

本文将探讨机器人建模与仿真的原理、方法和应用。

一、机器人建模机器人建模是指将机器人系统的物理特性、动力学等信息抽象成数学或逻辑模型的过程。

机器人建模可以分为几何建模和动力学建模两方面。

几何建模是指对机器人的形状、结构和位置进行描述和建模的过程。

通过几何建模可以确定机器人的坐标系、连杆长度、关节角度等信息。

常见的几何建模方法包括DH法、变换矩阵法和齐次变换法等。

动力学建模是指研究机器人系统的运动学和动力学特性，并建立相应的数学模型。

运动学描述了机器人系统的位置、速度和加速度之间的关系，而动力学则研究了机器人系统的力、力矩和质量分布等因素对机器人系统运动的影响。

常用的动力学建模方法有拉格朗日动力学和牛顿-欧拉动力学等。

二、机器人仿真机器人仿真是指利用计算机模拟机器人系统的运动和行为的过程。

通过仿真，工程师可以在不进行实际硬件搭建的情况下，对机器人系统的性能进行评估和优化。

机器人仿真可以分为离线仿真和在线仿真两种形式。

离线仿真是在计算机上对机器人系统进行仿真和测试的过程。

通过离线仿真，可以预测机器人系统在不同场景下的性能，包括运动能力、灵活性和稳定性等。

离线仿真往往利用高级编程语言和建模工具进行，如MATLAB、Simulink和SolidWorks等。

在线仿真是指将仿真过程与实际硬件连接起来，实时监控机器人系统的状态并进行控制的过程。

在线仿真操作所使用的工具和技术包括传感器技术、机器人操作系统和网络通信等。

在线仿真可以更加真实地反映机器人系统的行为和性能。

三、机器人建模与仿真的应用机器人建模与仿真技术在机器人系统的设计、控制和优化中起到了重要的作用。

以下是机器人建模与仿真在几个典型应用领域中的应用示例：1. 工业机器人：工业机器人用于自动化生产线上的重复性任务，如焊接、喷涂和装配等。

机器人运动学与动力学建模与仿真

机器人运动学与动力学建模与仿真1. 引言机器人技术的快速发展为生产制造、医疗保健、家庭服务等领域带来了巨大变革。

机器人的运动学与动力学建模与仿真是机器人控制技术的核心内容。

通过准确建模和仿真，可以使机器人运动更加灵活，精确和高效。

本文将深入探讨机器人运动学与动力学建模与仿真的原理和应用。

2. 机器人运动学建模机器人运动学建模是研究机器人运动规律的过程。

机器人的运动可以分为直线运动和旋转运动两种基本形式。

通过建模，可以计算机器人的位置、速度和加速度等参数。

运动学建模的核心是描述骨架结构和连接关系，以及联动机器人的关节状态。

3. 机器人动力学建模与运动学建模相比，机器人的动力学建模更加复杂。

动力学建模需要考虑机器人的惯性、外部力和驱动力等因素对机器人运动的影响。

一般来说，机器人动力学建模可以分为正向和逆向两种方式。

正向动力学模型是通过已知输入力和关节状态来推导机器人的运动方程。

而逆向动力学模型则是通过已知运动方程来求解对应的关节状态和输入力。

4. 机器人运动学与动力学仿真在机器人研究和开发的过程中，运动学和动力学仿真起着重要的作用。

通过仿真，可以对机器人的运动进行精确的预测，并进行优化和调整。

运动学仿真主要用于模拟机器人的位置和姿态，以及关节的运动范围。

动力学仿真则可以模拟机器人在受到各种力的作用下的运动和行为。

仿真技术可以帮助研究人员更好地理解和掌握机器人的运动规律，在设计和控制阶段提供有力的支持。

5. 机器人运动学与动力学仿真的应用机器人运动学与动力学建模与仿真的应用非常广泛。

在工业制造中，仿真可以帮助优化生产线的布局，提高生产效率和质量。

在医疗领域，仿真可以帮助医生进行手术模拟和培训，提前规划手术方案，减少手术风险。

在家庭服务领域，仿真可以帮助设计智能机器人的运动轨迹和操作规则，提供更好的家庭助理服务。

此外，仿真还可以应用于教育训练、虚拟现实等多个领域。

6. 机器人运动学与动力学建模与仿真的挑战与发展尽管机器人运动学与动力学建模与仿真技术已取得了很大进展，但仍面临一些挑战。

仿生六足步行机器人步态轨迹的研究与仿真

ＭＣＡＡＳＳ。ＤＭ软件相结合的方式对六足仿生步行机器人的样机模型进行了运动学仿真与分析。通过仿真，了所设计的验证
三角步态的适用性和所选择的三次样条曲线作为机器人足端点轨迹曲线方案的可行性。详细阐述了六足仿生步行机器人轨
迹仿真的原理、方法及过程，找到了一种在ＡＡＳＤＭ环境下求解机器人逆解的方法，简化了理论计算，提高了设计效率。
维普资讯
第４第１２卷０期
文章编号：０６—９４（０７１１０３８２０）０—０５１６—０５
计算机仿真
２７００年ｌ月０
仿生六足步行机器人步态轨迹的研究与仿真
闰尚彬韩宝玲罗庆生，，
关键词：六足仿生步行机器人；步态规划；运动学仿真；虚拟样机中圈分类号：Ｐ４Ｔ２２文献标识码：Ｂ
ＲｅｅｒｈａｎｉｕｌｔｏｎｏｈｅＷａｋｎａｋｓａｃｄＳｍａｉｆｔｌｉｇＴｒｃｏｏｃＨｅａｐｏａｋｉｂｏｆＢｉｎｉｘｄＷｌｎｇＲｏｔ
ＲＮＳａｇ—ｂｎ，ＮＢｏ—ｌｇ，Ｕｉｇ—ｓｅｇＵｈｎｉＨＡａｉＬＯＱｎｎｈｎ
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（。北京理工大学机械与车辆工程学院，１北京１０８；００１

基于ADAMS的仿人机器人行走仿真

常熟理工学院学报（自然科学）Journal of Changshu Institute Technology （Natural Sciences ）第26卷第4Vol.26No.42012年4月Apr.,2012收稿日期：2012-02-28作者简介：肖乐（1981—），女，江苏苏州人，讲师，硕士，研究方向：机器人，智能控制.常晋义（1955—），男，山西忻州人，教授，研究方向：决策支持系统.殷晨波（1963—），男，江苏无锡人，教授，博导，研究方向：机器人技术、先进制造技术，车辆动力学.基于ADAMS 的仿人机器人行走仿真肖乐1，常晋义1，殷晨波2（1.常熟理工学院计算机科学与工程学院，江苏常熟215500；2.南京工业大学机械与动力工程学院，南京210009）摘要：采用机械系统动力学仿真分析软件ADAMS 进行建模和动力学仿真，提供机器人三维实体模型、运动学和动力学模型以及动画仿真.采用控制系统专业软件Matlab 进行机器人控制系统设计，提供控制关节目标轨迹、稳定控制算法并输出驱动力矩.通过ADAMS/Controls 接口模块建立起Matlab 与ADAMS 之间的数据接口.联合仿真方法为实现仿人机器人在线控制奠定了基础.关键词：仿人机器人；虚拟样机；行走稳定性；联合仿真中图分类号：TP24文献标识码：A 文章编号：1008-2794（2012）04-0073-06由于仿人机器人研制的复杂性，有必要在物理样机制造之前先建立一个虚拟样机系统，在虚拟环境中模拟机器人双足行走的状态，通过模型计算出各个关节的驱动力矩、ZMP 点的变化轨迹等，并对设计方案进行优化，提高物理样机研制成功的概率[1-4].为了准确地建立仿人机器人的虚拟样机模型，发挥各类专业软件的优势，本文采用ADAMS 软件进行建模和动力学仿真，并在Matlab 中建立控制系统，Matlab 将机器人关节力矩控制指令传送给ADAMS ，ADAMS 将通过建立虚拟位置传感器将关节角实时反馈给Matlab ，实现联合仿真.1ADAMS 虚拟样机建模ADAMS （Automatic Dynamic Analysis of Mechanical System ）是世界上应用最广泛的机械系统动力学仿真分析软件[5-6].它由几十个模块组成，其中最主要的模块为ADAMS/View 用户界面模块和ADAMS/Solver 求解器，通过这两个模块可以对大部分的系统进行仿真分析.ADAMS/View 提供一个直接面向用户的基本操作环境，包括样机的建模和各种建模工具、样机模型数据的输入与编辑、与求解器和后处理等程序的自动连接、虚拟样机分析参数的设置、各种数据的输入和输出、同其他应用程序的接口等.ADAMS/Solver 是求解机械系统运动和动力学问题的程序.完成样机分析的准备工作以后，ADAMS/View 自动调用ADAMS/Solver 模块，求解样机模型的静力学、运动学、或动力学问题，完成仿真分析以后再自动地返回ADAMS/View 操作界面.在ADAMS 中建立的仿人机器人虚拟样机模型及基本组成部件与主要关节如图1所示，其简化条件为：①腿和地面都是刚性的，不考虑其弹性特征；②忽略纵向平面和横向平面的动力学耦合；③足与地面有足够2012年常熟理工学院学报（自然科学）图1仿人机器人虚拟样机和组成部件大的摩擦，在行走过程中，支撑腿脚与地面没有滑动；④忽略关节摩擦.已知所有连杆长度l i （i ＝1，2，3，4，5，6，7）和关节角度，计算仿人机器人摆动腿的位姿.假设各关节在参考坐标系中的坐标为（x i ,z i ），则运动学方程为{x 1=x 0+l 1sin α1z 1=z 0+l 1cos α1，{x 2=x 0+l 1sin α1+l 2sin α2z 2=z 0+l 1cos α1+l 2cos α2，{x 3=x 0+l 1sin α1+l 2sin α2+l 3sin α3z 3=z 0+l 1cos α1+l 2cos α2+l 3cos α3，{x 4=x 0+l 1sin α1+l 2sin α2-l 4sin β1z 4=z 0+l 1cos α1+l 2cos α2-l 4cos β1，{x 5=x 0+l 1sin α1+l 2sin α2-l 4sin β1-l 5sin β2z 5=z 0+l 1cos α1+l 2cos α2-l 4cos β1-l 5cos β2，{x 6=x 0+l 1sin α1+l 2sin α2+l 3sin α3+l 6sin γ1z 6=z 0+l 1cos α1+l 2cos α2+l 3cos α3+l 6cos γ1，74{x 7=x 0+l 1sin α1+l 2sin α2+l 3sin α3-l 7sin γ2z 7=z 0+l 1cos α1+l 2cos α2+l 3cos α3-l 7cos γ2.仿人机器人重心在固定坐标系中的坐标ìíîïïïïG x =m 1x *1+m 2x *2+m 3x *3+m 4x *4+m 5x *5+m 6x *6+m 7x *7m 1+m 2+m 3+m 4+m 5+m 6+m 7G z =m 1z *1+m 2z *2+m 3z *3+m 4z *4+m 5z *5+m 6z *6+m 7z *7m 1+m 2+m 3+m 4+m 5+m 6+m 7.使用ADAMS/Controls 控制模块，将ADAMS/View 程序和MATAB 控制分析软件有机的连接起来，实现将ADAMS 机械系统虚拟样机作为一个机械系统模型引入控制分析软件，ADAMS 模型中的输入变量相当于要求的控制量，即关节驱动力矩；输出变量相当于传感器的测量值，即系统的状态信息，主要包括：各个关节的角位移、角速度和角加速度以及整体信息如重心、ZMP 等.联合仿真分析包括下面4个基本步骤.（1）构造ADAMS/View 样机模型.首先构造ADAMS/View 机械系统样机模型，包括几何模型、各种约束和作用力等.（2）确定ADAMS 的输入和输出.输出是指进入控制程序的变量，表示从ADAMS/Controls 输出到控制程序的变量.输入是指从控制程序返回到ADAMS 的变量，表示控制程序的输出.通过定义输入和输出，实现ADAMS 和Matlab 控制程序之间的信息封闭循环，即从ADAMS 输出的信号进入控制程序，同时从控制程序输出的信号进入ADAMS 程序.这里所有程序的输入都应该是设置的变量，而输出可以是变量或是测量值.（3）构造控制系统方框图.用Matlab 控制程序编写的整个系统的控制图，ADAMS/View 的机械系统样机模型设置为控制图中的一个模块.（4）联合仿真.根据各关节自由度实际运动角度，在线计算摆动脚位置（x f ，z f ）值.ìíîx f =x 0+l 1sin α1+l 2sin α2-l 4sin β1-l 5sin β2z f =z 0+l 1cos α1+l 2cos α2-l 4cos β1-l 5cos β2.2Matlab 控制系统建模控制系统建模的目的是建立一个机械与控制一体化的样机模型，通过向ADAMS 方框图中添加控制系统，实现控制系统的建模，基本步骤如下：（1）启动控制程序Matlab ；（2）在Matlab 程序中输入ADAMS 模块；（3）在Simulink 中设置仿真参数；（4）运用Simulink 工具，进行控制系统建模.用Matlab/simulink 软件建立控制系统框图如图2所示.肖乐，常晋义，殷晨波：基于ADAMS 的仿人机器人行走仿真图2MATLAB控制系统框图双击joint control 模块，显示关节控制模块的子系统，如图3所示，完成各个控制图标以及下一级模块设置.752012年常熟理工学院学报（自然科学）双击adams_sub 模块，显示adams_sub 模块的子系统，如图4所示，对其中各个模块参数进行设置.3ADAMS 与Mat ⁃lab 联合仿真为了准确地建立仿人机器人的虚拟样机模型，发挥各类专业软件的优势，可采用ADAMS软件进行建模和动力学仿真，提供机器人三维实体模型、运动学和动力学模型以及动画仿真.采用应用控制系统专业软件Matlab 进行机器人控制系统设计，提供控制关节目标轨迹、稳定控制算法并输出驱动力矩.通过ADAMS/Controls 接口模块建立起Matlab 与ADAMS 的实时数据管道，Matlab 将机器人关节力矩控制指令传送给ADAMS ，ADAMS 通过建立虚拟位置传感器将关节角实时反馈给Matlab ，形成一个完整的闭环控制系统，实现联合仿真，如图5所示.联合仿真程序中，步态通过上身位置与时间的对应关系进行调整，输入PD 控制器预先规划好的步态轨迹，同时与实际步态值进行比较，通过计算实际值与规划值之间的差值，得出控制关节所需的扭矩，从而实现对仿人机器人稳定行走步态的控制.但是仅仅对步态的控制还不能满足稳定行走的要求，还需要在行走过程中实时计算ZMP 点的轨迹，通过ZMP 轨迹点的位置来确定机器人与之对应的姿态，实现仿人机器人的稳定步行.4仿真实验仿人机器人完整动作过程包括：摆动腿抬起，离开地面、向前摆动、到达最高点、继续向前、最后落到地面，仿真步行周期设置为1.0s ，步行速度2km/h ，步幅为520mm ，图6-图8的仿真结果图都能清楚的反映出仿人机器人摆动腿各个关节运动曲线参数的变化情况.可以看出在整个过程中，各个关节曲线连续无突变，ZMP 曲线始终位于支持多边形稳定区域内.通过仿人机器人运动过程的计算机仿真，可以直接观察到机器图3关节控制子系统图4adams_sub模块子系统图5联合仿真模型结构图76肖乐，常晋义，殷晨波：基于ADAMS 的仿人机器人行走仿真图6踝关节转动角度、角速度、角加速图7膝关节转动角度、角速度、角加速度图8随步行变化ZMP轨迹772012年常熟理工学院学报（自然科学）78人实际的姿态变化，为实时控制提供了依据.参考文献：[1]马宏绪.两足步行机器人动态行走研究[D].长沙：国防科技大学，1995.[2]C B Yin,A Albert.Stability Maintenance of a Humanoid Robot under Disturbance with Fictitious Zero-Moment Point[A].IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems[C].Edmonton Alberta Canada August,2005:1780-1787.[3]Li Zhaohui,Huang Qiang,Li Kejie,et al.Stability Criterion and Pattern Planning for Humanoid Running[C].Proceedings of the2004IEEE International Conference on Robotics and Automation.New Orleans,France:IEEE Press,2004:1059-1064.[4]肖乐，常晋义.仿人机器人下楼梯的自适应模糊控制方法[J].计算机工程，2009，35（13）：193-195.[5]徐燕华.复杂产品的虚拟样机仿真研究[D].天津：天津大学机械工程学院，2004.[6]余朝举.基于虚拟样机技术的双足步行机器人设计与研究[D].北京：北京邮电大学，2009.The Working Simulation of Humanoid Robot Base on ADAMSXIAO Le1,CHANG Jin-yi1,YIN Chen-bo2(1.School of Computer Science and Engineering,Changshu Institute of Technology,Changshu215500,China;2.School of Mechanical and Power Engineering,Nanjing University of Technology,Nanjing210009,China) Abstract:A simulation method combining ADAMS and Matlab was adopted.3D entity model,kinematics and dy⁃namic model were built in ADAMS.The design and simulation of the control system were realized in Matlab.The data communication between Matlab and ADAMS was realized by the interface module ADAMS/Controls.This sim⁃ulation method lays a foundation for on-line control of humanoid robot.Key words:humanoid robot,virtual prototype,walking stability,co-simulation。

机器人建模与仿真

机器人建模与仿真1. 介绍机器人建模与仿真是现代机器人技术领域中的重要研究方向，通过模拟机器人的行为和性能，可以在设计和开发阶段对机器人进行评估和优化。

本文将深入探讨机器人建模与仿真的原理、方法和应用，为读者提供全面的了解和参考。

2. 机器人建模2.1 机器人建模概述在进行仿真之前，首先需要对机器人进行建模。

机器人建模是将实际物理系统转化为数学或计算机可处理的形式。

常见的方法包括几何、动力学、力学、控制等方面的建模。

2.2 几何建模几何建模是将实际物体转化为几何形状的过程。

在机器人领域中，常用的几何表示方法包括点云、CAD等。

点云是通过激光雷达等传感技术获取到物体表面上一系列点的坐标信息，并通过算法处理得到物体表面形状。

2.3 动力学建模动力学建模是描述物体运动过程中受到外力作用下运动状态变化规律的数学描述。

在机器人领域中，常见的动力学建模方法包括欧拉-拉格朗日方法、牛顿-欧拉方法等。

通过动力学建模，可以准确描述机器人在不同环境下的运动行为。

2.4 力学建模力学建模主要研究机器人在受力作用下的变形和应变。

通过材料力学和结构力学的理论，可以对机器人进行强度和刚度等方面的分析。

在机器人设计中，合理的力学建模可以提高机器人系统的稳定性和可靠性。

2.5 控制建模控制建模是描述机器人系统控制过程中输入输出关系的数学描述。

常见的控制方法包括PID控制、状态空间法等。

通过对控制系统进行建模，可以设计出合适的控制策略来实现期望的运动和行为。

3. 仿真技术3.1 仿真技术概述仿真技术是指通过计算机对实际物理系统进行虚拟仿真实验，以验证、评估和优化设计方案。

在机器人领域中，仿真技术广泛应用于算法验证、行为规划、路径规划等方面。

3.2 基于物理引擎的仿真基于物理引擎的仿真是通过模拟物理规律来模拟机器人的行为。

常见的物理引擎包括ODE、Bullet、PhysX等。

通过物理引擎，可以模拟机器人在不同环境中的运动、碰撞等行为，为机器人设计和控制提供仿真环境。

仿人机器人（双足步行机器人）——国内仿人机器人研究情况

仿人机器人（双足步行机器人）——国内仿人机器人研究情况主动仿人机器人我国从上世纪80年代中期才开始仿人机器人的研究，哈尔滨工业大学从1985年开始仿人机器人的研制工作，先后研制出仿人机器人HIT-I、HIT-II和HIT-III[84][85]。

HIT-I具有12个自由度，可实现静态步行；HIT-II具有12个自由度，髋关节和腿部结构采用平行四边形结构；HIT-III具有12自由度，基于神经网络逼近系统逆动力学模型和RBF(Radial Basis )神经网络前馈控制的力矩补偿控制方法[86]，实现了动态的步行行走。

国防科技大学于1988年到1995年期间，先后成功研制平面型6自由度机器人KDW-I，空间运动型机器人KDW-II和KDW-III。

其中KDW-III具有12个自由度，可实现步幅40cm，步速4s/步的平地行走和上下台阶等静态步行。

2000年底，国防科技大学研制成功的“先行者”高1.4m，重20kg，可实现前进、后退、转弯等动作，基于此，研究人员还建立了仿人机器人关节转角与零力矩点之间的函数关系，构造了具有学习功能的自适应步态规划参数修正框架[87-89]。

2003年，国防科技大学研制成功了最新仿人机器人Blackmann，具有36个自由度，采用正交关节设计，逆动力学基于几何模型与可变阻尼最小二乘算法相结合来求解[90]。

北京理工大学从2002年和2005年先后完成了BHR-01和BHR-02仿人机器人[91]，其中BHR-02高1.6m，重63kg，配置32个自由度，可表演太极圈和刀术等复杂动作，考虑复杂环境的应用，提出了基于机器人自身约束条件的行走调节步态控制算法[92]。

清华大学于2002年4月研制出仿人机器人THBIP-I[93-96]，THBIP-I高1.80m，总重量130千克，几何尺寸及质量分布均参考我国成年人相应参数进行设计，共配置32个自由度。

为了复现人体踝关节侧摆的非线性驱动力特性，THBIP-I踝关节侧摆采用了“行星减速器+四连杆传动”的独特结构，实现了踝侧摆和踝前摆两关节传动轴垂直正交，同时减少了运动干涉性，提高了传动性能。

机器人建模与仿真算法

机器人建模与仿真算法机器人技术近年来得到了长足的发展，其应用已经渗透到了各行各业的许多领域。

在工业自动化、医疗服务、农业生产等方面都可以看到机器人的身影。

机器人的建模与仿真算法是其中非常重要的一环，通过对机器人进行建模和仿真，可以有效地优化设计并提高性能。

在的研究中，一个关键的问题是如何选择合适的建模方法。

在建模过程中，可以采用多种不同的方法，比如几何建模、物理建模、控制系统建模等。

每种方法都有其优缺点，需要根据具体的需求和应用场景来选择合适的方法。

几何建模主要关注机器人的外部几何形状和结构，可以帮助工程师更好地理解机器人的外观和尺寸。

物理建模则更加关注机器人的内部结构和运动规律，通过建立物理模型可以更准确地预测机器人的运动和响应。

除了建模方法的选择，仿真算法的设计也是机器人建模与仿真研究中的关键问题。

仿真算法可以帮助工程师验证设计方案、优化参数，并在实际制造之前进行预测和测试。

常用的仿真算法包括有限元分析、多体动力学仿真、控制系统仿真等。

这些算法可以模拟机器人在不同条件下的运动行为、力学特性和控制效果，为工程师提供重要的参考信息。

另外，机器人建模与仿真算法的研究还需要考虑到机器人的特殊性。

不同类型的机器人在结构、控制方式、应用场景等方面都有很大的差异，因此需要针对具体机器人的特点设计相应的建模和仿真方法。

比如，工业机器人通常需要考虑到高精度、高速度的运动控制，而服务机器人则更注重与人类的交互和智能化。

针对不同类型的机器人，需要设计不同的建模与仿真算法，以满足其具体需求。

另一个重要的研究方向是机器人的感知与认知能力。

随着人工智能技术的不断发展，机器人在感知和认知方面也取得了很大进展。

通过激光雷达、摄像头、传感器等装置，机器人可以获取周围环境的信息，并通过感知算法进行处理和分析。

这些感知数据可以帮助机器人更准确地理解周围环境，并做出相应的决策和行动。

在认知能力方面，机器人可以通过机器学习算法不断优化自身的智能化水平，提高在复杂环境下的适应能力。

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。

机器人建模与仿真算法

机器人建模与仿真算法引言机器人建模与仿真是现代机器人技术中的核心内容之一。

借助建模与仿真技术，可以实现对机器人的动力学、运动控制、感知系统等进行全面的分析与验证，从而为机器人的开发与应用奠定坚实的基础。

本文将从机器人建模与仿真的基本原理开始，介绍常用的机器人建模方法和仿真算法，并讨论目前该领域中的研究进展和应用前景。

一、机器人建模方法1. 几何建模法几何建模法是机器人建模中最基础的方法之一。

该方法通过对机器人的几何结构进行建模，来描述机器人在空间中的位置、姿态等信息。

常用的几何建模方法有欧拉角表示法、四元数表示法和转移矩阵表示法等。

这些方法主要应用于描述机器人的位姿和运动学关系。

2. 动力学建模法动力学建模法是机器人建模中的另一重要方法。

该方法通过运动学和动力学的方程来描述机器人的运动和力学行为。

机器人的运动学可以通过关节坐标和连接关系来描述，而动力学则进一步研究机器人的力学特性和运动学关系之间的关系。

常用的动力学建模方法有拉格朗日方程法、牛顿-欧拉方程法等。

3. 变分原理建模法变分原理建模法是机器人建模中较为复杂的方法之一，也是研究机器人动力学的重要手段。

该方法利用变分原理，将机器人的动力学方程转化为能量最小化的问题，从而求解出机器人的轨迹和运动规律。

常用的变分原理建模方法有哈密顿原理、哈密顿-雅可比原理等。

二、机器人仿真算法1. 刚体仿真算法刚体仿真算法是机器人建模与仿真中常用的算法之一。

该算法基于刚体动力学理论，通过对机器人的质量、转动惯量等物理特性进行建模，模拟机器人在力和力矩作用下的运动行为。

常用的刚体仿真算法有欧拉方法、中点法、龙格-库塔方法等。

2. 运动学仿真算法运动学仿真算法是机器人建模与仿真中的另一重要算法。

该算法基于机器人的运动学方程，模拟机器人的运动轨迹和关节角度等运动特性。

常用的运动学仿真算法有正向运动学算法、逆向运动学算法等。

3. 动力学仿真算法动力学仿真算法是机器人建模与仿真中复杂但重要的算法之一。

机器人运动学分析与仿真实现

机器人运动学分析与仿真实现在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用越来越广泛，从工业生产中的自动化装配线，到医疗领域的手术机器人，再到家庭服务中的智能机器人，机器人已经逐渐融入到我们生活的方方面面。

而机器人运动学作为机器人技术的重要基础，对于机器人的设计、控制和应用具有至关重要的意义。

本文将对机器人运动学进行分析，并探讨其仿真实现的方法和过程。

一、机器人运动学的基本概念机器人运动学主要研究机器人各关节的运动与机器人末端执行器位姿之间的关系。

简单来说，就是如何通过控制机器人的关节角度或位移，来实现期望的末端执行器的位置和姿态。

机器人运动学可以分为正运动学和逆运动学两个方面。

正运动学是已知机器人各关节的参数（如关节角度、长度等），求解末端执行器在空间中的位置和姿态。

这就好比我们知道了一个人的各个肢体的长度和关节的转动角度，就能推算出他的手能够到达的位置。

逆运动学则是已知末端执行器的期望位置和姿态，求解各关节应有的参数值。

这相当于我们给定了一个目标位置，需要反过来计算出各个肢体应该如何运动才能达到这个目标。

二、机器人运动学模型的建立为了进行机器人运动学的分析，首先需要建立机器人的运动学模型。

常见的机器人模型有串联机器人和并联机器人。

串联机器人是由一系列关节依次连接而成，每个关节只有一个自由度；并联机器人则是由多个支链并行连接到动平台和静平台之间，具有多个自由度。

在建立模型时，需要确定机器人的连杆参数，包括连杆长度、连杆扭转角、关节偏移量和关节转角等。

这些参数通常可以通过机器人的机械结构设计图纸或实际测量得到。

以一个简单的平面两关节机器人为例，我们可以将其看作是两个连杆通过关节连接在一起。

设第一个连杆的长度为＄l_1$，第二个连杆的长度为＄l_2$，关节 1 的转角为＄＼theta_1$，关节 2 的转角为＄＼theta_2$。

通过三角函数的关系，可以得到末端执行器在平面坐标系中的位置坐标＄（x, y)＄与关节角度＄＼theta_1$ 和＄＼theta_2$ 之间的关系。

机器人建模与仿真

机器人建模与仿真机器人技术是当今世界上备受关注的领域之一，随着科技的发展和智能技术的不断进步，机器人的应用范围也在不断扩大。

在许多领域，机器人已经成为必不可少的工具和助手，带来了巨大的便利和效益。

而作为研究机器人的重要手段之一，也受到了广泛的关注和重视。

在机器人建模与仿真领域，研究者们借助计算机技术和数学建模的方法，对机器人的结构、运动规律、控制系统等进行建模和仿真。

通过模拟机器人在不同环境下的运动与行为，可以更好地理解机器人的工作原理和行为特性，为机器人的设计优化和控制算法的改进提供重要依据。

在机器人建模方面，研究者们常常采用多体动力学模型、有限元分析等方法，对机器人的结构、运动学和动力学特性进行建模和分析。

通过建立精确的数学模型，可以准确地描述机器人的运动规律和受力情况，为设计者提供参考依据。

同时，基于虚拟仿真平台，研究者可以模拟不同工作场景下机器人的运动轨迹和工作效果，评估机器人性能并进行系统优化。

在机器人仿真方面，研究者们通过计算机软件模拟机器人在虚拟环境中的运动和交互过程，以验证机器人控制算法的有效性和稳定性。

通过仿真实验，可以重复模拟机器人在不同情况下的行为表现，找出潜在问题并加以改进。

同时，仿真技术还可以用来培训操作人员，提高其对机器人工作流程和操作方法的熟练程度，提高工作效率和安全性。

近年来，随着深度学习和人工智能技术的快速发展，机器人建模与仿真领域也在不断创新和完善。

通过将机器学习算法应用于机器人建模和仿真中，可以实现机器人的自主学习和智能优化，提高机器人在复杂环境下的适应能力和智能水平。

同时，虚拟现实技术和增强现实技术的发展，为机器人建模与仿真研究带来了新的思路和可能性，使仿真结果更加真实可信。

在工业领域，机器人建模与仿真的研究应用已经相当广泛。

通过建立精确的机器人模型，可以预测机器人在实际工作中的性能表现，指导工程师进行合理设计和控制策略的制定。

仿真技术还可以在机器人生产制造过程中应用，优化生产线布局和工艺流程，提高生产效率和质量保障。

机器人运动控制系统的建模与仿真

机器人运动控制系统的建模与仿真随着自动化技术的不断发展，机器人已经逐渐走进我们的生活中。

机器人运动控制系统是机器人的核心部件，它能够控制机器人的运动轨迹，使机器人完成各种复杂的操作任务。

本文将对机器人运动控制系统的建模与仿真进行介绍。

一、机器人运动控制系统的组成机器人运动控制系统主要由运动控制器、编码器、伺服电机、传感器等组成。

其中，运动控制器是整个系统的核心部件，它能够控制机器人的运动轨迹和速度。

编码器能够通过测量机器人关节的转动角度来确定机器人的位置和速度。

伺服电机是机器人运动的驱动力，它能够按照指令精确地控制机器人的运动。

传感器能够监测机器人的运动轨迹和力度，为机器人执行各种操作提供支持。

二、机器人运动控制系统的建模机器人运动控制系统的建模是指把机器人运动控制系统的各个部件抽象成数学模型，以便进行仿真和优化。

机器人运动控制系统的建模主要包括建立运动学模型和动力学模型两个方面。

1.运动学模型的建立机器人的运动学是指机器人在空间中的运动规律和运动轨迹，它能够描述机器人手臂的长度、位置、角度等。

机器人的运动学模型包括正运动学与逆运动学两部分。

正运动学是指已知机器人各关节的位置和角度，求出机器人在空间中的位置和方向的数学模型。

逆运动学是指已知机器人在空间中的位置和方向，求出机器人各关节的位置和角度的数学模型。

2.动力学模型的建立机器人的动力学是指机器人运动时所受到的力和动能随时间的变化规律。

机器人的动力学模型包括牛顿-欧拉动力学模型、拉格朗日动力学模型、Kane方法等。

三、机器人运动控制系统的仿真机器人运动控制系统的仿真是指利用计算机软件模拟机器人运动过程，以检验运动控制器的性能和优化机器人运动轨迹。

机器人运动控制系统的仿真主要包括仿真环境搭建和仿真过程。

1.仿真环境搭建仿真环境是机器人运动控制系统仿真的基础，它模拟了机器人在实际生产中的工作场景。

仿真环境包括机器人本体模型、机器人操作区域、仿真软件等。

基于ADAMS的仿人机器人步态规划算法仿真和实现

Ｘ＝Ｐ
别描述踝关节和髋关节的空间位置，其中Ｘ（、）（ａ）Ｙ【、ｆｔｆ）
和ｘ（ｙ（、ｚ（分别表示踝关节和髋关节在基坐标系ｈＯ、ｈＯｈ）ｔ
∑ 。＋ｋｍｇ ∑ 。（
一。西 ∑：，
０一Ｙ中的坐标值。ｆ。ＸＺ【表示踝关节与地面的夹角，（表）ｆ）
由图４１可以看出，所设计和实现的步态规划算法在．
ＡＭＳ上进行步态仿真后，成功的应用到ＭＩＩ，并能ＤＡＨ．上

ＡＤＡＭＳ建立了ＭＩＨｑ的虚拟原理样机系统，然后在其上进
行了基于ＺＭＰ的仿人机器人步态算法仿真，并最终将通过仿真的算法运用到ＭＩ４的物理样机上，实现了稳定的步Ｈ态行走，既保护了ＭＩＩ物理样机不受破坏，又便于进行Ｈ— 算法分析，具有很好的应用效果。
腿部高度先下蹲到其总高度的８％，设定的步态周期为３０秒，步长为１米，并生成了步态规划数据文件０厘然后将在Ｍａａｔｂ中生成的ＭＩＩ部的ｌｌＨ－腿０个关节的角
图２２仿人机器人步态参数－
・
后纵深距离为２８０ｍｍ，身体总重２ｋ不包括电池）其外６ｇ（。形尺寸图如图２１示。．所
３实验效果２
在进行仿人机器人ＭＩ．行走实验前，先将基于ＺＨＩＭＰ的步态规划算法生成的离线步态数据文件转化为ＭＬ－ＨＩ上的运动控制系统实时层可以发送的文件格式。然后在对仿人

基于MATLAB软件的四足步行机器人的运动学仿真_李赫

图 1 机器人腿部连杆简化后的模型图
图 2 所示为当腿 2 作为摆动腿时机器人的结构示意图，其中 ∑ 0 代表参考坐标系， ∑ C 代表在机器人机身平面
c 上、原点 c 与机器人机体几何对称中心重合的坐标系， p Ai
b T 园－糟责月蚤 p Ai=R （责粤蚤原园责糟）糟
我们可以得到
b
（圆）
［bxAi p Ai= ［园xAi p Ai= ［园xc p c=
0
b
yAi yA i
0
b
T z Ai］
（3）（4）（5）
-1 c T 0 c c
与
园 0 0 T z Ai］
和
园
yc
T z c］
的关系，它们都是关于时间 t 的函数。其中，公式（2）中 Rc 代表坐标系∑C 相对于坐标系∑0 的方向矩阵， R =R ， p ，代表坐标系∑C 原点在 c 坐标系∑0 中的位置矢量。再由单腿的逆运动学公式
李赫
（吉林电子信息职业技术学院，吉林 132021）
摘
要：按照一定的要求对机器人进行了参数设定，通过分析机器人的逆运动学问题，运用 MATLAB 软件
中的编写函数功能进行运动学仿真，得出各个关节在仿真时间内光滑的运动轨迹曲线，验证了机器人连杆参数的合理性，从而能够达到预定的目标。关键词：四足步行机器人步态运动学仿真
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