弹簧阻尼倒立摆双足机器人根据落脚点位置转换的单支撑阶段、双支撑阶段行走ode45的MATLAB

弹簧阻尼倒立摆双足机器人的运动模型可以使用一个带有非线性项的微分方程来描述。对于单支撑阶段和双支撑阶段，可以分别建立相应的微分方程，并使用ode45求解。

以下是一个简单的示例代码，仅供参考：

function main()
    % 参数定义
    g = 9.81; % 重力加速度
    m = 10; % 机器人质量
    l = 1; % 机器人腿长
    k = 500; % 弹簧刚度
    b = 50; % 阻尼系数
    
    % 初始条件
    x0 = [0; 0; pi/6; 0; 0; -pi/6]; % x0(1:2)为机器人中心位置，x0(3:4)为机器人中心角度，x0(5:6)为腿角度
    
    % 时间范围
    tspan = [0, 10];
    
    % 求解ODE
    options = odeset('Events', @eventFcn);
    [t, x, te, xe, ie] = ode45(@(t, x) dynamics(t, x, g, m, l, k, b), tspan, x0, options);
    
    % 结果可视化
    plot(t, x(:,1), t, x(:,2));
    xlabel('时间');
    ylabel('位置');
    legend('x', 'y');
end

function dxdt = dynamics(t, x, g, m, l, k, b)
    % 状态变量
    q1 = x(1);
    q2 = x(2);
    q3 = x(3);
    q4 = x(4);
    q5 = x(5);
    q6 = x(6);
    
    % 力和力矩
    F = [0; -m*g];
    M = 0;
    
    % 单支撑阶段
    if q2 > 0
        % 脚部位置
        p_foot = [q1 + l*sin(q3); q2 - l*cos(q3)];
        
        % 弹簧力
        delta = l*cos(q3) - p_foot(2);
        F_spring = k*delta;
        
        % 阻尼力
        F_damping = b*q4;
        
        % 力和力矩
        F = F + [0; F_spring + F_damping];
        M = M - l*sin(q3)*(F_spring + F_damping);
        
        % 运动方程
        A = [m, 0; 0, m];
        b = [F(1); F(2)];
        dxdt(1:2,1) = x(4:5);
        dxdt(4:5,1) = A\b - [0; g];
        dxdt(3,1) = q6;
        dxdt(6,1) = M;
    % 双支撑阶段
    else
        % 运动方程
        A = [m, 0, -m*l*sin(q3); 0, m, m*l*cos(q3); -m*l*sin(q3), m*l*cos(q3), m*l^2];
        b = [F(1); F(2); M];
        dxdt = A\b - [0; g; 0; 0; 0; 0];
    end
end

function [value, isterminal, direction] = eventFcn(t, x)
    % 脚部高度
    value = x(2);
    isterminal = 1;
    direction = -1;
end

在这个示例代码中，我们定义了机器人的参数，初始条件和时间范围，并使用ode45求解微分方程。在dynamics函数中，我们根据单支撑阶段和双支撑阶段分别建立了运动方程，并根据机器人的状态变量计算了力和力矩。在eventFcn函数中，我们定义了一个事件函数，在脚部高度达到零时停止ODE求解。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际情况可能更加复杂。如果您想要更深入地了解弹簧阻尼倒立摆双足机器人的运动模型和控制算法，建议您参考相关文献或者咨询相关专业人士。