双足步行机器人设计及运动控制

双足竞步机器人控制系统设计与实现感知模块主要包括视觉传感器、力觉传感器、陀螺仪等。

视觉传感器用于获取机器人周围环境的图像信息，力觉传感器用于感知机器人与环境之间的力，陀螺仪用于感知机器人的姿态和角速度。

感知模块将获取到的信息传输给决策模块进行处理。

决策模块主要包括步态规划、姿态控制等。

步态规划根据机器人所处的环境和任务要求，确定机器人的行走步态。

姿态控制根据机器人的姿态信息，控制机器人的身体动作。

决策模块将计算得到的决策传输给执行模块。

执行模块主要包括运动控制器和执行器。

运动控制器根据决策模块的指令，控制执行器的运动。

执行器是机器人的关节执行机构，通过控制关节的旋转，使机器人能够执行相应的动作。

在双足竞步机器人的控制系统中，需要考虑的问题有很多。

首先，需要考虑如何将感知模块获取到的信息进行融合，从而得到准确的环境状态。

其次，需要设计合理的步态规划算法，确保机器人能够平稳地行走。

同时，需要实时调整机器人的姿态，以适应不同的运动要求。

最后，需要保证控制系统的稳定性和鲁棒性，避免系统因外界干扰而产生故障。

为了验证双足竞步机器人控制系统的设计与实现，可以设计实验，并对实验结果进行分析。

可以通过不同的环境和任务场景，测试双足竞步机器人的行走能力和稳定性。

实验中可以使用运动捕捉系统对机器人的运动进行跟踪，并对机器人的步态和姿态进行分析。

总之，双足竞步机器人控制系统设计与实现需要综合考虑感知、决策和执行等方面的问题。

通过合理的系统设计和实验验证，可以实现双足竞步机器人的准确控制和稳定运动。

两足步行机器人控制系统设计以及规划方法研究的开题报告一、选题背景及意义近年来随着机器人技术的快速发展，步行机器人作为机器人中的一类，因其较灵活、稳定性高等优点，被广泛应用于军事、医疗、救援等领域。

而步行机器人的关键技术是控制系统和规划方法，两者的优化设计不仅可以提高机器人的稳定性和灵活性，还能够为机器人的实际应用提供更好的服务。

本文选题的两足步行机器人控制系统设计以及规划方法研究，旨在探索如何针对步行机器人的特殊结构和运动规律，设计出符合机器人步态的控制系统，实现步行机器人在不同场景下的稳定行走，同时研究合适的规划方法，为机器人提供更优秀的行进路径规划和避障策略，从而推动步行机器人在实际应用中的发展与应用。

二、研究内容与方法本文主要研究内容包括两足步行机器人的控制系统设计与规划方法研究，具体分为以下三个部分：1. 步行机器人的运动学建模与控制系统设计根据步行机器人的结构和运动规律，建立步行机器人的运动学模型，分析不同步态下机器人身体各个部分的运动状态，设计分别针对不同状态的控制器，实现对机器人步态和姿态的控制。

2. 步行机器人路径规划方法研究研究步行机器人的路径规划方法，采用A*、RRT、RRT*等常见算法，结合机器人的特殊结构和运动规律，设计适合步行机器人的路径规划策略，通过模拟与实验验证，对所设计的策略进行评估，并进行优化。

3. 步行机器人避障策略研究结合路径规划方法，设计两足步行机器人的避障策略，根据不同场景下机器人的感知及时调整路径规划方案，实现对于障碍物或者人的自动避让，同时保证机器人的安全性和稳定性。

本文的研究方法主要采用仿真模拟和实验室测试相结合的方式，通过matlab和ROS等软件环境进行仿真模拟，采用两足步行机器人实验平台进行实验验证，对所设计的控制系统和规划方法进行验证和优化。

三、预期结果及意义本文预期达到的研究结果包括：1. 设计出符合机器人步态的控制系统，实现步行机器人在不同场景下的稳定行走，提高机器人稳定性和灵活性。

双足竞步机器人设计与制作技术报告一、引言二、设计原理1.动力系统2.传感系统3.平衡控制系统平衡是双足机器人最基本的功能之一、平衡控制系统基于双足机器人的运动状态及传感器信息，通过反馈控制算法实现平衡控制，使机器人能够保持稳定的步态。

4.步态控制系统步态控制系统主要通过控制机器人的下肢运动，完成双足的协调步行。

常见的步态控制算法有离散控制、预先编程控制、模型预测控制等。

三、制作过程1.机械结构设计2.电子系统设计电子系统设计主要包括电路设计和控制系统设计。

电路设计需要根据机器人的运行需求进行电源和信号处理电路的设计。

控制系统设计需要根据机器人的传感信息和控制算法，选择合适的控制器和通信模块。

3.程序开发与调试程序开发是制作双足竞步机器人不可或缺的一步。

在程序开发过程中，需要针对平衡控制、步态控制和传感器数据处理等方面进行编程，并进行相应的调试与优化。

四、技术难点与解决方案1.平衡控制技术2.步态规划与控制技术步态控制是双足竞步机器人实现协调步行的关键。

根据机器人的设计和运行需求，选取合适的步态控制算法，并进行动态规划和控制，可以实现优化的步态控制。

3.动力系统设计与电路优化机器人的动力系统设计要考虑电机选择、电机驱动电路和电源供应等多个方面。

同时，还需要对电子电路进行优化，减小功耗和提高效率，以提高机器人的运行时间和性能。

五、总结双足竞步机器人的设计与制作技术包括机械结构设计、电子系统设计、程序开发与调试等多个环节。

通过充分考虑机器人的平衡控制和步态控制等关键技术，可以设计出性能优良的双足竞步机器人。

但是，在设计与制作过程中还需要不断尝试与改进，以逐步优化机器人的性能。

综合设计两足步行机器人
1. 介绍
在现代机器人领域中，两足步行机器人是一类具有挑战性的研究课题。

本文将综合探讨设计两足步行机器人的相关技术和方法，从硬件设计到软件控制都将进行深入讨论。

2. 硬件设计
2.1 机身设计
两足步行机器人的机身设计是至关重要的一环。

在设计过程中需要考虑机身的稳定性、轻量化和结构强度。

2.2 步行机构设计
步行机器人的步行机构设计是影响其运动性能的重要因素。

合理设计步行机构有助于提高机器人的稳定性和效率。

3. 传感系统
传感系统在两足步行机器人中扮演着重要的角色，它可以实时感知周围环境和机器人自身状态，为机器人提供必要的信息。

4. 控制系统
控制系统是两足步行机器人的核心之一，其设计直接决定了机器人的运动性能和智能程度。

采用先进的控制算法和策略能够提高机器人的运动效率和稳定性。

5. 融合智能算法
结合机器学习和人工智能算法，可以使两足步行机器人具备更高的智能性和自适应性。

通过不断优化算法，可以提升机器人在复杂环境下的运动能力。

6. 应用前景
两足步行机器人具有广泛的应用前景，包括服务机器人、医疗辅助机器人和教育机器人等领域。

随着技术的不断进步，两足步行机器人将在更多领域展现其价值。

结论
综合设计两足步行机器人需要多方面的技术和方法的综合运用，从硬件设计到软件控制都需要精准的把握。

未来，随着技术的不断发展和完善，两足步行机器人将成为机器人领域的重要研究方向。

双足机器人制作及其步态运行实验目的1 .掌握实验室设备使用方法2 .学会AutoCAD知识并运用以及学习arduino单片机的基本开发3. 了解双足机器人平衡控制方法。

原理说明1. Arduino使用说明Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台。

包含硬件(各种型号的Arduino板)和软件(Arduino IDE)。

它构建于开放原始码simple I/O 介面版，并且具有使用类似Java、C语言的Processing/Wiring开发环境。

主要包含两个主要的部分：硬件部分是可以用来做电路连接的Arduino电路板；另外一个则是Arduino IDE ,你的计算机中的程序开发环境。

你只要在IDE中编写双足步态程序代码，将程序上传到Arduino电路板后，程序便会告诉Arduino电路板要做怎样的步态运行。

2. 双足步态算法双足机器人平衡控制方法其中的“静态步行” (static walking ), 这种方法是在机器人步行的整个过程中，重心( COG, Center of Gravity )在机器人底部水平面的投影一直处在不规则的支撑区域(support region ) 内，这种平衡控制方法的好处是整个机器人行走的过程中，保证机器人稳定行动，不会摔倒。

但是这个平衡控制方法缺点是行动速度非常缓慢(因为整个过程中重心的投影始终位于支撑区域)。

另一种使用的平衡控制方法是“动态步行” (dynamic walking ),在这个控制方法中机器人的步行速度得到了极大的飞跃，显而易见，在得到快速的步行速度同时，机器人很难做到立即停止。

从而使得机器人在状态转换的过程中显现不稳定的状态，为了避免速度带来的影响。

零力矩点( ZMP)被引入到这个控制策略中，在单脚支撑相中，引入ZMP=COG。

引入ZMP的好处在于，如果ZMP严格的存在于机器人的支撑区域中，机器人绝不摔倒。

基丁上述内容，可将机器人的一条腿抽象为上图。

双足机器人运动控制系统设计I. 引言双足机器人是一种特殊的机器人，其结构设计和控制方法相对比较复杂。

为了实现双足机器人在不同地形上稳定地行走和完成各种任务，需要一个完善的运动控制系统。

本文将介绍双足机器人运动控制系统的设计。

II. 双足机器人结构设计双足机器人的结构设计主要包括身体结构和腿部结构两部分。

1. 身体结构双足机器人的身体结构一般是由上下两部分组成。

上部分通常包括头部、脖子、躯干、手臂等组成，下部分则是由两条腿和脚组成。

2. 腿部结构双足机器人的腿部结构通常是由腿部骨架、电机、传感器和连杆等组成。

电机主要用于控制腿的运动，传感器可以检测腿的状态，通过控制电机来保持机器人的平衡。

同时，为了保证机器人在不同地形上的行走稳定性，腿部结构也采用了复杂的设计。

III. 双足机器人运动控制系统概述双足机器人的运动控制系统主要包括以下部分：运动规划、状态估计、运动控制和安全保护。

1. 运动规划双足机器人的运动规划是指如何规划机器人的运动轨迹。

对于双足机器人这种高自由度的机器人来说，运动规划就显得尤为重要。

一个好的运动规划方案可以让机器人更加高效地完成各种动作和任务，同时可以防止机器人在运动时出现干扰和失衡情况。

常见的运动规划方法包括轨迹生成法、优化方法和模型预测控制法等。

2. 状态估计状态估计是指通过传感器检测机器人当前状态，并对其状态进行估计。

状态估计是双足机器人运动控制系统中的一个重要环节，其主要作用是为后面的运动控制提供状态信息。

状态估计的常见方法包括视觉传感器、陀螺仪、加速度传感器和力传感器等。

3. 运动控制运动控制是指在双足机器人的运动过程中，通过运动控制算法和控制器来控制机器人。

运动控制主要包括关节控制、力控制和位置控制等。

关节控制是指通过控制机器人各个关节的转动角度来控制机器人的运动。

力控制是指通过传感器检测机器人受力情况，通过控制机器人的力来控制其行走。

位置控制是指通过控制机器人的姿态和位置来控制运动。

基于STM32F407的双足机器人双足机器人是一种仿生机器人，具有双足步行能力，能够模拟人类的步态和动作。

它具有很高的灵活性和稳定性，可以适应不同的地形和环境。

基于STM32F407的双足机器人具有先进的控制系统和智能算法，能够实现复杂的动作和任务。

本文将介绍基于STM32F407的双足机器人的设计原理、控制系统和应用场景。

一、设计原理基于STM32F407的双足机器人主要由机械结构、传感器系统、控制系统和动力系统四个部分组成。

机械结构是双足机器人的骨架，它决定了机器人的外形和运动方式。

传感器系统用于感知环境和身体状态，包括视觉传感器、惯性传感器、力传感器等。

控制系统是双足机器人的大脑，它接收传感器数据并计算出相应的动作指令。

动力系统则负责执行控制系统的指令，驱动机器人进行运动。

1. 高性能处理器：STM32F407是一款高性能的32位微控制器，具有丰富的外设和强大的计算能力，能够满足双足机器人复杂的控制算法和实时运动要求。

2. 多轴驱动：双足机器人需要精确的多轴驱动来实现步行和平衡，STM32F407提供了丰富的PWM输出通道和高速定时器，能够满足机器人的驱动需求。

3. 实时通信：双足机器人需要实时地接收和发送数据，与外部设备进行通信。

STM32F407具有丰富的通信接口和高速外设，能够满足双足机器人的通信需求。

基于STM32F407的双足机器人的设计原理可以满足机器人的高性能计算和实时控制要求，为机器人的稳定步行和复杂动作提供了坚实的技术基础。

二、控制系统基于STM32F407的双足机器人的控制系统包括感知、规划和执行三个部分，实现了双足机器人的全面控制。

感知部分主要通过传感器系统获取环境信息和身体状态，包括视觉、力觉、陀螺仪等传感器，将感知到的数据传输给控制系统。

规划部分主要通过控制算法对感知数据进行处理和分析，得出接下来的运动控制指令。

执行部分主要通过动力系统执行规划好的运动控制指令，控制机器人进行步行和平衡。

《双足机器人步态规划与控制研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，双足机器人逐渐成为机器人领域的研究热点。

步态规划与控制作为双足机器人的核心技术，其研究对于提高机器人的运动性能、稳定性和灵活性具有重要意义。

本文将就双足机器人步态规划与控制的研究进行深入探讨，以期为相关领域的研究者提供一定的参考。

二、双足机器人步态规划1. 步态规划的基本概念步态规划是指为双足机器人设计合理的行走方式，使其能够模拟人类行走的姿态和动作。

步态规划的目的是使机器人能够在各种环境下稳定行走，同时保持一定的运动速度和灵活性。

2. 步态规划的方法目前，双足机器人的步态规划方法主要包括基于规则的方法、基于优化的方法和基于学习的方法。

基于规则的方法是通过设定一系列规则来控制机器人的行走，如基于零力矩点的步态规划方法；基于优化的方法是通过优化算法来寻找最优的步态，如基于遗传算法的步态优化；基于学习的方法则是通过机器学习技术来使机器人学习人类的行走方式。

3. 步态规划的挑战与解决方案在步态规划过程中，需要解决的主要问题是机器人的稳定性和灵活性。

为了解决这些问题，研究者们提出了多种方法，如采用多级控制系统、引入力反馈技术、优化机器人的结构等。

此外，还需要考虑机器人的运动范围、能耗等问题，以实现高效的步态规划。

三、双足机器人控制技术1. 控制系统的基本构成双足机器人的控制系统主要包括传感器、控制器和执行器。

传感器用于获取机器人的状态信息，如位置、速度、力等；控制器根据传感器的信息对机器人的运动进行规划和控制；执行器则负责驱动机器人的关节运动。

2. 控制算法的研究与应用常见的双足机器人控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。

PID控制算法简单易行，适用于大多数情况；模糊控制则能够处理不确定性和非线性问题；神经网络控制则能够模拟人类的思维过程，使机器人具有更高的智能性。

在实际应用中，需要根据机器人的具体需求和环境选择合适的控制算法。

小型舞蹈双足机器人的设计及实现引言随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域得到了广泛的应用，其中机器人舞蹈已经成为了一种时尚和艺术表现。

在这个背景下，设计并制作一款小型舞蹈双足机器人成为了一个新的挑战和机遇。

本文将从设计的角度，详细介绍小型舞蹈双足机器人的设计及实现过程。

一、需求分析在设计小型舞蹈双足机器人之前，我们首先需要明确这款机器人的应用场景以及功能需求。

具体来说，小型舞蹈双足机器人需要具备以下功能和特点：1.双足行走：机器人需要能够通过双足行走的方式在平地上进行移动。

2.舞蹈表演：机器人需要能够执行各种舞蹈动作，包括转身、跳跃、摆臂等。

3.稳定性：机器人在进行舞蹈表演时需要保持稳定，不易倒地或者失去平衡。

4.远程控制：机器人需要能够通过无线遥控器或者APP进行远程控制。

5.动作自由度：机器人需要具备足够的关节自由度，以便实现各种复杂的舞蹈动作。

二、机械结构设计基于以上的功能需求，我们进行了小型舞蹈双足机器人的机械结构设计。

机械结构设计主要包括机器人的身体结构、关节设计以及驱动设计。

1.身体结构：为了保证机器人具备足够的稳定性，我们采用了双足设计，并在双足之间设置了一个重心平衡器。

重心平衡器可以根据机器人的姿态动态调整，以保持机器人的稳定性。

2.关节设计：机器人的关节设计是机械结构设计中的关键部分。

我们采用了多自由度的关节设计，包括膝关节、髋关节、踝关节等。

这些关节可以使机器人具备足够的灵活性，可以执行各种舞蹈动作。

3.驱动设计：为了保证机器人的动作自由度，我们采用了多电机驱动设计。

每个关节都配备了独立的电机，可以实现各种舞蹈动作的执行。

三、控制系统设计控制系统设计是小型舞蹈双足机器人设计中的另一个关键部分。

控制系统设计包括姿态控制、运动规划以及远程控制等。

1.姿态控制：为了保证机器人在舞蹈表演过程中保持稳定，我们采用了倒立摆控制算法。

通过倒立摆控制算法，可以实时调整机器人的姿态，保持其平衡。

双足仿生机器人行走机构设计1. 引言双足仿生机器人是一种模仿人类步行方式的机器人，其行走机构的设计是实现机器人自主行走的关键。

本文将介绍双足仿生机器人行走机构的设计原理、结构与控制方法。

2. 设计原理双足仿生机器人的行走机构设计基于人类步行的原理。

人类步行是一种交替进行的两足动作，每步分为摆动相和支撑相。

在摆动相中，一只脚离地，并向前摆动；在支撑相中，另一只脚着地支撑身体。

机器人的行走机构需要模拟这一过程，通过控制各关节的运动实现机器人的步行。

3. 结构设计双足仿生机器人的行走机构包括传感模块、控制模块和执行模块。

传感模块用于感知机器人身体姿态和环境信息，如倾斜角、步长和地面状态等。

控制模块根据传感器信号和预设的步态参数计算关节的运动轨迹和力矩控制信号。

执行模块根据控制模块的指令，控制各关节运动，实现机器人的步行。

具体的结构设计包括：3.1 关节设计双足仿生机器人的关节设计需要考虑力矩传输、运动范围和结构强度等因素。

一般采用电机驱动的关节设计，通过控制电机的转动角度和力矩，实现机器人的步行动作。

3.2 脚底设计机器人的脚底设计需要考虑地面的摩擦力、稳定性和抗震性等因素。

一般采用具有摩擦力的材料作为脚底，例如橡胶或塑料材料。

同时，在脚底设计中还可以添加传感器，用于感知地面的状态和表面特征。

3.3 稳定性设计双足仿生机器人的稳定性设计是保证机器人能够在不倒地的情况下行走。

稳定性设计包括重心的控制、姿态的调节和动态平衡控制等。

通过控制机器人的关节运动和重心转移，使机器人能够保持平衡并行走。

4. 控制方法双足仿生机器人的行走机构控制方法包括开环控制和闭环控制两种。

4.1 开环控制开环控制是指根据预设的步态参数，通过控制各关节的运动轨迹和力矩，实现机器人的步行。

开环控制简单但稳定性较差，容易受到外界干扰影响。

4.2 闭环控制闭环控制是根据传感器信号和控制模块的反馈信息，实时调整关节的运动轨迹和力矩，以实现更加稳定的步行。

《双足机器人步态规划与控制研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，双足机器人已经成为现代机器人技术研究的热点之一。

双足机器人以其类似人类的行走方式，具有更高的灵活性和适应性，在服务、救援、军事等领域具有广泛的应用前景。

然而，要实现双足机器人的稳定行走，需要进行步态规划和控制研究。

本文旨在探讨双足机器人步态规划与控制的相关问题，以期为双足机器人的研究与应用提供一定的理论依据和技术支持。

二、双足机器人步态规划步态规划是双足机器人行走的基础，它决定了机器人的行走方式、速度和稳定性。

目前，常见的步态规划方法包括基于规则的方法、基于优化的方法和基于学习的方法。

1. 基于规则的步态规划基于规则的步态规划是根据预先设定的规则和逻辑，使机器人按照一定的步态行走。

这种方法简单易行，但需要针对不同的环境和任务进行规则调整，具有一定的局限性。

针对双足机器人的步态规划，需要考虑到机器人的身体结构、关节运动范围、地面情况等因素，制定出合适的步态规划规则。

2. 基于优化的步态规划基于优化的步态规划是通过建立数学模型，利用优化算法求解最优的步态。

这种方法可以根据机器人的任务和环境变化，自动调整步态参数，具有更好的适应性和灵活性。

常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、动态规划等。

3. 基于学习的步态规划基于学习的步态规划是通过学习人类或其他生物的行走方式，使机器人模仿或自主学习步态。

这种方法需要大量的学习数据和计算资源，但可以使机器人具有更高的智能和灵活性。

常用的学习方法包括深度学习、强化学习等。

三、双足机器人控制研究双足机器人的控制是实现稳定行走的关键。

目前，常见的控制方法包括基于模型的控制、基于学习的控制和混合控制。

1. 基于模型的控制基于模型的控制是根据机器人的运动学和动力学模型，利用控制器对机器人进行控制。

这种方法需要建立准确的模型，并针对不同的任务和环境进行调整。

常见的控制器包括PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等。

小型双足步行机器人的结构及其控制电路设计两足步行是步行方式中自动化程度最高、最为复杂的动态系统。

两足步行系统具有非常丰富的动力学特性，对步行的环境要求很低，既能在平地上行走，也能在非结构性的复杂地面上行走，对环境有很好的适应性。

与其它足式机器人相比，双足机器人具有支撑面积小，支撑面的形状随时间变化较大，质心的相对位置高的特点。

是其中最复杂，控制难度最大的动态系统。

但由于双足机器人比其它足式机器人具有更高的灵活性，因此具有自身独特的优势，更适合在人类的生活或工作环境中与人类协同工作，而不需要专门为其对这些环境进行大规模改造。

例如代替危险作业环境中(如核电站内)的工作人员，在不平整地面上搬运货物等等。

此外将来社会环境的变化使得双足机器人在护理老人、康复医学以及一般家务处理等方面也有很大的潜力。

双足步行机器人自由度的确定两足步行机器人的机构是所有部件的载体，也是设计两足步行机器人最基本的和首要的工作[1]。

它必须能够实现机器人的前后左右以及爬斜坡和上楼梯等的基本功能，因此自由度的配置必须合理:首先分析一下步行机器人的运动过程(前向)和行走步骤:重心右移(先右腿支撑)、左腿抬起、左腿放下、重心移到双腿中间、重心左移、右腿抬起、右腿放下、重心移到双腿间，共分8个阶段。

从机器人步行过程可以看出:机器人向前迈步时，髓关节与踝关节必须各自配置有一个俯仰自由度以配合实现支撑腿和上躯体的移动;要实现重心转移，髋关节和踝关节的偏转自由度是必不可少的;机器人要达到目标位置，有时必须进行转弯，所以需要有髋关节上的转体自由度。

另外膝关节处配置一个俯仰自由度能够调整摆动腿的着地高度，使上下台阶成为可能，还能实现不同的步态。

这样最终决定髋关节配置3个自由度，包括转体(roll)、俯仰(pitch)和偏转(yaw)自由度，膝关节配置一个俯仰自由度，踝关节配置有俯仰和偏转两个自由度。

这样，每条腿配置6个自由度，两条腿共12个自由度。

两足式自走机器人实验报告本实验旨在设计和制作一种能够实现自主行走的两足式机器人，并通过实验验证其稳定性和行走能力。

通过该实验，能够加深对机器人结构和运动控制的理解，同时探索机器人在不同环境下的适应能力。

实验原理：两足式机器人是一种模仿人类步行的机器人，其设计灵感来源于人类运动生理学和动物运动机制。

在机器人的机械结构上，通常采用两条类似于人的双腿，脚部配有足底传感器以获取地面信息。

控制系统利用回馈控制和动态平衡算法，实现机器人的稳定行走。

实验步骤和结果：1. 设计和制作机器人的机械结构：根据机器人的预期功能和要求，设计机器人的双腿结构，选择合适的材料进行制作。

通过螺旋电机和关节连接完成机械结构的组装。

2. 完成机器人的电子设计和控制系统的搭建：设计机器人的电子线路，包括传感器、执行机构和控制芯片等。

设置动态平衡算法和运动控制程序，并进行算法调试和优化。

3. 进行机器人的行走实验：将机器人放置在光滑的地面上，通过控制程序操控机器人进行行走。

观察机器人步态和姿态的稳定性，记录机器人的行走速度和穿越障碍物的能力。

通过实验，我们得到了以下结果：1. 机器人能够实现基本的稳定行走：机器人能够通过动态平衡算法保持两腿的平衡，保证机器人不倒下。

虽然在初期的测试中机器人有时会出现摇晃和摆动的情况，但经过算法的调优和参数的优化，机器人能够保持更好的稳定性。

2. 机器人的行走速度较慢：由于机器人使用的是电机驱动的关节，其速度受到电机的转速限制。

因此，机器人的行走速度相对较慢，需要进一步优化驱动系统以提高机器人的运动速度。

3. 机器人的障碍物穿越能力有待提高：在穿越障碍物的实验中，机器人会遇到平衡和稳定性的挑战。

当障碍物高度较高时，机器人容易失去平衡而倒下。

因此，需要改善机器人的感知和控制系统，提高其在复杂环境中的适应能力。

实验总结：通过本实验，我们成功设计和制作了一种两足式自走机器人，并验证了其行走能力和稳定性。

实验结果表明，机器人能够实现基本的稳定行走，但其行走速度和穿越障碍物的能力还有待提高。

1 绪论两足步行机器人是指可以使用两只脚交替地抬起和放下，以适当的步伐运动的机器人，可分为拟人机器人和桌面型两足机器人 (仿人机器人)大小和人相似，不仅具有拟人的步行功能，而且通常还具有视觉、语音、触觉等一系列拟人的功能；桌面型两足机器人通常指体积较小，只具有步行功能及其他少数特定功能的两足机器人，例如具有步行功能和视觉功能的自主踢足球机器人。

与拟人机器人相比，桌面型两足步行机器人的成本较低，除了具有科研性外，还具有广泛地娱乐性，也可以应用在教学和比赛中。

国内外的机器人大赛中，常常可以看到桌面型两足步行机器人的身影[1]。

1.1 课题的研究背景和意义于两足步行机器人的拟人性和对环境良好的适应性等特点，受到各国政府和研究者的广泛重视，是当今世界的高新技术的代表之一。

它在科研、教学、比赛和娱乐等方面都很到了很好的应用。

江苏省大学生机器人大赛和全国大学生机器人大赛中经常有两足步行机器人，它可以参加舞蹈机器人比赛、两足竞走机器人比赛、Robocop类人组机器人踢足球[10]器人创新比赛、Robocop救援组比赛等。

舞蹈机器人比赛时使用了日本“KONDO”两足步行机器人，性能出众，发挥稳定，获得了舞蹈机器人比赛的冠军。

但是该机器人是集成度很高的商业产品，它的控制系统不开放底层代码，难以进行二次开发和步态研究。

所以本文基于机器人控制系统中常用的众多处理器和操作系统各自的特点，并结合“KONDO”机器人机械结构的特性，选用了高性能、低功耗的 8 位AVR®微处理器内核处理器ATMega8P来实现对机器人的控制来。

设计的控制系统控制指令精简，控制转角精度高，波特率可以实时更改，体积小，重量轻，其可作为类人型机器人、仿生机器人、多自由度机械手的主控制器。

随着中国机械产业的不断进步，各高校相继开设机械类创新课程和比赛，学生可将其应用在各类机械创新作品中，优化控制系统参加比赛。

日本“KONDO”机器人如图1.1所示。

双足机器人制作及其步态运行首先，在双足机器人的制作过程中，机械设计是一个重要的环节。

双足机器人需要设计适合人体行走的腿部结构，通常采用三自由度的设计，即腿部可以在水平方向上摆动、伸缩和旋转。

此外，机械设计还需要考虑到双足机器人的稳定性和承重能力，以确保机器人在行走时不会失去平衡。

其次，控制系统是双足机器人制作中不可或缺的一部分。

控制系统需要将运动指令转化为机械运动，使机器人能够按照设定的步态进行行走。

控制系统通常包括传感器、执行器和控制算法等多个组件。

传感器主要用于获取机器人当前的状态和环境信息，比如陀螺仪和加速度计可以用来检测机器人的倾斜角度和加速度；执行器则用于实现机器人的运动，比如电机可以驱动腿部关节的运动；控制算法则负责解析传感器的数据并控制执行器的运动。

最后，双足机器人的步态运行是整个制作过程中最具挑战性的一部分。

步态运行可以分为静态步态和动态步态两种。

静态步态是指机器人在行走过程中，保持至少有三只腿支撑在地面上，而剩余的腿则处于摆动中；动态步态则是指机器人在行走过程中，每一步都会有腿从摆动态转化为支撑态。

步态运行的关键在于如何控制机器人的稳定性和步幅，以确保机器人在行走时不会失去平衡。

为了实现双足机器人的步态运行，需要通过控制算法来对机器人的运动进行优化。

控制算法可以根据传感器获取的数据来调整机器人的姿态和步频，以保持机器人的稳定性和步幅。

常用的控制算法包括PID控制、模糊控制和强化学习等，这些算法通过对机器人的运动进行建模和优化，可以使机器人在行走时更加稳定和高效。

总的来说，双足机器人的制作和步态运行是一个综合性的任务，需要涉及到机械、控制和算法等多个领域的知识。

只有在这些领域的相互配合下，才能够制作出一个稳定、灵活的双足机器人，并使其能够模仿人类的行走方式。

随着科技的不断发展，双足机器人的制作和步态运行将会变得更加成熟和先进，为人类带来更多的便利和可能性。