人形机器人研发涉及多学科交叉,以下是关键实现步骤:
一、机械系统设计
- 仿生结构设计
- 采用串联式关节结构(自由度分配示例):
DOF=∑i=1n(关节类型系数) DOF = \sum_{i=1}^{n}(关节类型系数) DOF=i=1∑n(关节类型系数) - 典型配置:头部2DOF,上肢7DOF/侧,下肢6DOF/侧
- 驱动系统选型
# 舵机控制示例(基于PWM信号)
import RPi.GPIO as GPIO
import time
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setup(11, GPIO.OUT)
servo = GPIO.PWM(11, 50) # 50Hz频率
servo.start(0)
def set_angle(angle):
duty = angle / 18 + 2
servo.ChangeDutyCycle(duty)
time.sleep(0.3)
servo.ChangeDutyCycle(0)
二、感知系统集成
- 多模态传感器配置
- 惯性测量单元(IMU):
{ ω=dθdta=d2xdt2 \begin{cases} \omega = \frac{d\theta}{dt} \\ a = \frac{d^2x}{dt^2} \end{cases} { ω=dtdθa=dt2d2x
- 环境感知算法
// 超声波测距示例
const int trigPin = 9;
const int echoPin = 10;
void setup() {
Serial.begin(9600);
pinMode(trigPin, OUTPUT);
pinMode(echoPin, INPUT);
}
void loop() {
digitalWrite(trigPin, LOW);
delayMicroseconds(2);
digitalWrite(trigPin, HIGH);
delayMicroseconds(10);
digitalWrite(trigPin, LOW);
long duration = pulseIn(echoPin, HIGH);
float distance = duration * 0.034 / 2;
Serial.print("Distance: ");
Serial.println(distance);
delay(500);
}
三、控制系统开发
- 运动学建模
- 正运动学:
KaTeX parse error: Double superscript at position 30: …prod_{i=1}^{n} ^̲{i}T_{i-1}
- 平衡控制算法
- ZMP稳定性判据:
xzmp=∑mi(xi(g+z¨i)−zix¨i)∑mi(g+z¨i) x_{zmp} = \frac{\sum m_i(x_i(g+\ddot{z}_i) - z_i\ddot{x}_i)}{\sum m_i(g+\ddot{z}_i)} xzmp=