【双足机器人】三连杆平面双足步行机器人Matlab仿真

 ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

本文将对MATLAB脚本文件包WGCCM_three_link_walker_example进行分析，该文件包包含用于模拟三连杆平面双足步行机器人的MATLAB脚本，并与Westervelt等人在2007年出版的著作《动态双足机器人运动的反馈控制》(Feedback Control of Dynamic Bipedal Robot Locomotion)相关联。该代码包的版权归Westervelt, Grizzle, Chevallereau, Choi和Morris所有，可用于非商业目的，但需在发表的论文中进行适当引用。

代码包的核心功能在于模拟一个三连杆的平面双足步行机器人。三连杆模型，尽管简化了真实双足机器人的复杂性，却能够捕捉到双足步行运动的关键动力学特性，例如支撑相和摆动相的转换、重心轨迹的规划以及足部与地面的接触力。这种简化的模型使得研究人员能够专注于控制算法的设计和分析，而无需处理过于复杂的计算问题。通过模拟，研究人员可以测试和验证不同的控制策略，例如基于零力矩点(ZMP)的控制、基于能量的控制以及基于模式切换的控制等。 这对于理解和改进双足机器人的控制算法至关重要。

根据提供的说明，运行该仿真只需在MATLAB命令行输入walker_main即可。这暗示了代码包内部的组织结构，很可能包含一个名为walker_main的入口函数，该函数负责调用其他子函数来完成步态的模拟。 这些子函数很可能包括：

• 动力学模型: 描述三连杆机器人运动的动力学方程组。这部分可能使用了拉格朗日方法或牛顿-欧拉方法来建立模型。

• 步态生成: 生成机器人步态的算法。这可能是预先设定好的步态，也可能是通过优化算法生成的更优步态。

• 控制算法: 实现机器人姿态控制和步态跟踪的控制算法。 这部分很可能是代码包的核心，体现了作者的研究成果。

• 仿真引擎: 用于模拟机器人运动的数值积分算法，例如欧拉法或龙格-库塔法。

• 可视化模块: 用于显示仿真结果的模块，可能以动画的形式显示机器人的运动轨迹。

代码包的兼容性说明指出，该代码在MATLAB 7.3 (R2006b)版本上测试通过。这意味着在更高版本的MATLAB上运行可能需要进行一些调整，例如兼容性方面的修改。 这可能是由于MATLAB不同版本之间函数库或语法上的差异造成的。 过时的版本也可能导致某些依赖库缺失或不兼容。

值得注意的是，代码包附带免责声明，表示代码“没有任何担保或支持”。这表明用户需要具备一定的MATLAB编程经验和控制理论知识，才能理解和使用该代码包。用户需要自行负责代码的正确性和稳定性，并自行解决可能遇到的问题。

总而言之，WGCCM_three_link_walker_example代码包提供了一个研究三连杆平面双足步行机器人控制算法的宝贵工具。通过这个相对简单的模型，研究人员能够深入理解双足步行机器人的动力学和控制原理，并为更复杂模型和实际机器人的控制研究奠定基础。 然而，用户需要谨慎对待代码包中的免责声明，并具备相应的专业知识才能有效地利用该代码包进行研究。 未来，如果能够对该代码包进行更新，使其兼容更新的MATLAB版本，并增加更详细的注释和文档，将会极大地提高其可用性和普及率。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

博客擅长领域：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇