弹簧阻尼双足机器人完整周期行走MATLAB

时间: 2023-08-31 15:33:24 浏览: 66
### 回答1: 以下是一个简单的弹簧阻尼双足机器人完整周期行走的 MATLAB 代码,仅供参考: ```matlab % 参数设置 g = 9.81; % 重力加速度 mc = 2; % 车的质量 mp = 0.5; % 杆的质量 l = 0.5; % 杆长 k = 1000; % 弹簧刚度 b = 50; % 弹簧阻尼 T = 0.02; % 采样时间 v = 0.5; % 步长 h = 0.2; % 跌落高度 t_total = 2; % 总时间 n = round(t_total/T); % 总步数 % 初始状态 x0 = [0; 0.1; -pi/2; 0; -0.1; pi/2]; % 控制器设计 A = [0, 1, 0, 0, 0, 0; 0, -b/mc, 0, -k/mc, k/mc, 0; 0, 0, 0, 1, 0, 0; 0, k/mp, -g, -(b+k)/mp, 0, 0; 0, -k/mp, 0, k/mp, -b/mp, 0; 0, 0, 0, 0, 0, 0]; B = [0; 1/mc; 0; 0; 0; 1/mp]; Q = diag([10, 1, 100, 1, 1, 100]); % 状态权重矩阵 R = 0.1; % 输入权重矩阵 [K, S, e] = lqr(A, B, Q, R); % LQR控制器参数 % 步态规划 step_width = 0.3; % 步宽 step_length = 0.5; % 步长 step_height = 0.05; % 步高 step_time = 0.5; % 单步时间 step_period = step_time * 2; % 步周期 % 初始化步态参数 step_phase = zeros(1, n); % 步态相位 step_x = zeros(1, n); % 步态x位置 step_y = zeros(1, n); % 步态y位置 step_z = zeros(1, n); % 步态z位置 % 步态规划 for i = 1:n % 计算步态相位 if mod(i, round(step_period/T)) == 1 % 开始新的步态周期 step_phase(i) = 0; elseif mod(i, round(step_period/T)) <= round(step_time/T) % 支撑相位 step_phase(i) = 1; else % 摆动相位 step_phase(i) = 2; end % 计算步态位置 if i == 1 % 第一步 step_x(i) = x0(1) + step_length/2; step_y(i) = 0; step_z(i) = h; elseif step_phase(i) == 1 % 支撑相位 step_x(i) = step_x(i-1) + step_length; step_y(i) = 0; step_z(i) = h; else % 摆动相位 step_x(i) = step_x(i-1); step_y(i) = step_width * (-1)^floor((i-1)/(2*round(step_period/T))); step_z(i) = 0; end end % 仿真 t = 0:T:(n-1)*T; x = zeros(6, n); x(:, 1) = x0; for i = 2:n % 计算当前步态参数 step_index = mod(i-1, round(step_period/T)) + 1; step_phase_i = step_phase(i); step_x_i = step_x(i); step_y_i = step_y(i); step_z_i = step_z(i); % 计算期望状态 x_des = [step_x_i; 0; pi/2 + step_y_i/l; 0; 0; pi/2 - step_y_i/l]; if step_phase_i == 2 x_des(3) = -x_des(3); x_des(6) = -x_des(6); end % 计算控制输入 u = -K * (x(:, i-1) - x_des); % 计算状态变化 xdot = [x(2, i-1); (-b*x(2, i-1)-k*(x(1, i-1)-x(3, i-1))+u(1))/mc; x(4, i-1); (k*(x(1, i-1)-x(3, i-1))-g*mp*x(3, i-1)-b*x(4, i-1))/mp; (-k*(x(1, i-1)-x(3, i-1))-b*x(5, i-1))/mp; u(2)]; x(:, i) = x(:, i-1) + xdot * T; % 防止越界 if x(3, i) < -pi/2 x(3, i) = -pi/2; x(4, i) = 0; elseif x(3, i) > pi/2 x(3, i) = pi/2; x(4, i) = 0; end % 检查是否迈步 if step_phase(i) == 1 && abs(x(3, i) - pi/2) < 0.1 x(2, i) = 0; x(4, i) = 0; end end % 绘图 figure(1); subplot(2, 1, 1); plot(t, x(1,:), 'b', t, step_x, 'r--'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('x位置 (m)'); legend('实际', '期望'); subplot(2, 1, 2); plot(t, x(3,:), 'b', t, step_y, 'r--'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('y位置 (m)'); legend('实际', '期望'); ``` 注意,这只是一个简单的双足机器人行走示例,实际的控制器可能更加复杂,需要更多的参数和模型。 ### 回答2: 弹簧阻尼双足机器人是一种仿生机器人,模拟人类步行的运动特点。其中的弹簧和阻尼系统起到关键的作用,能够提供稳定的支撑和动力。 为了让弹簧阻尼双足机器人能够实现完整周期的行走,我们可以使用MATLAB进行建模和控制。首先,我们需要建立机器人的动力学模型,包括机械结构和运动学方程。通过使用刚体动力学原理和几何约束条件,可以得到机器人的运动方程。 接下来,我们需要设计合适的控制算法来控制机器人的步态。典型的步态可以分为支撑相和摆动相。在支撑相,机器人的一只脚与地面接触,提供支撑力来抬起另一只脚。在摆动相,抬起的一只脚在空中摆动,准备下一步的着地。 弹簧和阻尼系统可以通过控制算法来实现,以提供合适的力和阻尼,使机器人能够稳定地行走。可以利用MATLAB进行控制器的设计和仿真。控制器可以根据机器人当前的状态和目标步态,计算出合适的控制信号,控制机器人的关节角度和力。 我们还可以利用MATLAB进行运动仿真,通过模拟机器人的运动过程来验证控制算法的有效性和稳定性。通过调整参数和优化控制策略,可以进一步改进机器人的行走性能。 总之,通过使用MATLAB进行建模、控制和仿真,可以实现弹簧阻尼双足机器人的完整周期行走。这个过程涉及机器人的动力学建模、步态控制和运动仿真等多个方面,需要综合考虑机器人的机械结构、动力学特性和控制要求。

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