MIT Mini Cheetah四足机器人终极入门指南：从零开始的完整教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/quadruped_ctrl 四足机器人技术正在快速发展，MIT Mini Cheetah作为业界知名的四足机器人项目，为机器人爱好者提供了学习和实践的平台。本教程将带你从零开始，掌握MIT Mini Cheetah四足机器人的基本控制、ROS仿真环境和pybullet物理引擎的使用。
环境搭建全流程
在开始使用MIT Mini Cheetah四足机器人控制项目之前，你需要准备以下环境：
系统要求：
- Ubuntu 18.04或更高版本
- ROS Melodic或Noetic
- Python 3.6+
安装步骤：
- 克隆项目到本地：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/quadruped_ctrl.git
cd quadruped_ctrl
- 构建项目依赖：
mkdir build
cd build
cmake ..
make
- 安装Python依赖：
pip3 install -r requirements.txt
核心功能体验
仿真环境启动
项目支持多种仿真环境，包括平面、楼梯、随机地形和赛道等。你可以通过修改配置文件来选择不同的地形：
配置文件路径：config/quadruped_ctrl_config.yaml
支持的地形类型：
- "plane" - 平面地形
- "stairs" - 楼梯地形
- "random1" - 随机地形1
- "random2" - 随机地形2
- "racetrack" - 赛道地形
步态控制
MIT Mini Cheetah支持多种步态模式，让你体验不同的机器人运动方式：
步态类型：
- 0: 小跑步态
- 1: 弹跳步态
- 2: 跳跃步态
- 3: 随机步态
- 4: 站立姿态
- 5: 奔跑小跑
- 6: 随机步态2
- 7: 奔驰步态
- 8: 踱步步态
- 9: 小跑步态
- 10: 行走步态
- 11: 行走步态2
实战应用场景
基础控制演示
运行仿真控制器：
roslaunch quadruped_ctrl quadruped_ctrl.launch
视觉系统体验
启动视觉系统查看点云数据：
roslaunch quadruped_ctrl vision.launch
步态切换实战
通过ROS服务调用切换步态：
rosservice call /gait_type "cmd: 1"
进阶学习路径
核心算法模块
项目包含多个核心算法模块，位于src/目录下：
- Controllers - 控制器模块
- Dynamics - 动力学模块
- MPC_Ctrl - 模型预测控制
- JCQP - 优化求解器
- Utilities - 工具函数库
自定义开发
你可以基于现有代码进行二次开发：
- 修改src/Controllers/中的控制算法
- 在src/MPC_Ctrl/中实现新的模型预测控制策略
- 通过config/目录下的配置文件调整机器人参数
社区资源汇总
相关生态项目
- ROS - 机器人操作系统框架
- pybullet - 物理仿真引擎
- CMake - 跨平台构建系统
学习资源
- 官方配置文档：config/quadruped_ctrl_config.yaml
- 仿真核心代码：src/
- 启动配置文件：launch/
- 机器人模型：urdf/
通过本教程，你已经掌握了MIT Mini Cheetah四足机器人的基本使用方法。接下来，你可以继续探索更高级的控制算法，或者将所学知识应用到其他机器人项目中。记住，实践是最好的老师，多动手尝试才能更好地掌握机器人技术。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
