小狗跑 本项目是北京理工大学世纪杯参赛作品，现将其开源，欢迎交流。 项目视频 项目图片 代码说明 开发环境及平台 软件环境 的IDE：MDK5代码生成器：STM32CUBEMX 4.26.1代码生成器固件版本：FW_F4 V1.21.0建模软件：SOLIDWORKS 2019 硬件平台 主控单片机：STM32F407VE 动车组：MPU6050稳压模块：LM2596HVS，共五块，每条腿一块，控制部分一块电池：2s航模电池舵机：KingMax CLS2025 硬件连线 代码架构 代码主要分为控制，遥控，通讯部分，用户可以着重读控制部分，即Little-Doggy-Run \ Src \ control_task.c 机械结构 机架设计采用了玻纤板拼接式结构，经验证该结构稳定，但是过重，使用碳纤材料可以解决问题。腿部设计采用了五连杆机械结构，是一个两个自由度的腿部。舵机与大腿的连接采用了柔软

2-作业 2#了解iic协议，以及PCA9685如何通过IIC协议控制多个舵机 L2-作业 3#针对课程内容，提出三点对于课程的疑惑和建议 L2-作业 4#了解目前市面上几款常见的四足机器人的特点和区别、包括波士顿动力Spot mini，2-作业 2#了解iic协议，以及PCA9685如何通过IIC协议控制多个舵机 L2-作业 3#针对课程内容，提出三点对于课程的疑惑和建议 L2-作业 4#了解目前市面上几MIT 猎豹款常见的四足机器人的特点和区别、包括波士顿动力Spot mini，MIT 猎豹、宇树科技、蔚蓝这几家公司的产品，并写介绍总结文档MIT 猎豹、宇树科技、蔚蓝这几家公司的产品，并写介绍总结文档

在本文中，给出了仿生四足动物的设计，主要侧重于腿的设计，并对该机构的力分析进行了计算和模拟。 为了更好地改善设计，应减小鞋底力和关节扭矩，以提高机器人的机动性和承载能力。因此，针对这种四足机器人系统，提出了一种基于生物力学和仿生控制策略的设计方法。 该设计方法主要包括机械柔韧性元件和控制柔韧性元件，可以减少髋关节和膝关节的接触力和扭矩。 腿部设计的第一个原型旨在实现有关优化机器人腿部的力和扭矩的一般概念，并为在复杂地形条件下的进一步实验做准备。

斯坦福狗项目 斯坦福 Doggo 概述 斯坦福 Doggo 是一种高度敏捷的机器人，旨在成为腿式机器人研究的可访问平台。 该机器人目前保持着（在所有机器人中）最高垂直跳跃敏捷度1 的记录，并且其跳跃高度是任何现有四足机器人的两倍！ Stanford Doggo 的重量略低于 5 公斤，在其上开发起来既简单又安全，但同时，不要指望斯坦福 Doggo 能够承载重物或攀爬极具侵略性的地形。 如果你使用这个项目的一部分，或想进一步的技术细节，请引用在ICRA 2019提出了我们的论文： （免费提供的arXiv上： ）。 该项目得到了斯坦福学生机器人学慷慨支持。 1 [垂直跳跃敏捷度] = [最大垂直跳跃高度] / [从动作开始到跳跃最高点的时间] 建造狗狗 我们希望您建立自己的斯坦福 Doggo！ 在此存储库的硬件文件夹中，我们链接了 Fusion 360 CAD 模型，它包含您需要采购的所

在四足动物常用步态特点的基础上，基于触地信号的四足机器人典型步态的规划方法，在虚拟模型控制方法的基础上，针对四足机器人对角小跑运动中的姿态控制和侧向平衡问题，提出三维空间的全方位虚拟模型控制方法。

四足机器人 麻省理工学院的迷你猎豹模拟 麻省理工学院的迷你猎豹使用定制的模拟器和lcm框架，这不是进行机器人开发的流行方法。 现在，我们提取算法并使用ros和pybullet进行仿真。 这很容易将系统部署到不同的自定义机器人或工厂形式中，并且易于学习算法。 系统要求： Ubuntu 18.04，ROS Mellodic 依赖关系： 使用Logitech游戏手柄控制机器人 git clone https://github.com/Derek-TH-Wang/gamepad_ctrl.git 建立 cd {your workspace} catkin make source devel/setup.bash 地形 您可以修改config/quadruped_ctrl_cinfig.yaml/terrain以部署不同的地形，模拟器现在支持四个地形，例如： "plane" "stairs" "random1" "random2" 运行： 运行游戏手柄节点以控制机器人： roslaunch gamepad_ctrl gamepad_ctrl.launch 在模拟器中运行控制器： ro

针对四足机器人的越障自由步态规划问题,提出了一种改进的离散化四足机器人步态规划模型,该模型可通过设置相关参数准确模拟实际物理模型,并且可以根据障碍物的分布密集程度改变候选落足点数以提高机器人对地形的适应能力;根据此模型建立了基于*算法的步态规划算法,对步态序列进行稳定性检测和碰撞检测,并设计了以步数最少为目标的评价函数,以使规划的步态稳定、与障碍无碰撞且总步数最少。实验结果表明:该算法计算量小、规划时间短,规划一个20步的越障步态仅拓展了78个节点,用时0. 019 s;机器人以最少的步数安全地通过了给定

四元组 这是用于在Raspberry Pi上运行的四足机器人的基于ROS的控制器。 有步态发生器，单眼视觉测距仪，稀疏的SLAM（进行中）和用于机器人本身的模拟器。 该机器人最终将具有机器学习系统的集成元素。 步态和路径规划将受不同的ML算法影响。 要求 我使用的ubuntu Mate可以直接安装在树莓派上。 从那里使用'sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full'安装ROS dynamic 这将下载ROS和该项目所需的所有依赖项。 跑步 可以通过调用“ roslaunch quadquad_gazebo basicworld.launch”来运行模拟器 步态控制器可以通过调用“ python /path/to/gait_controller.py”来运行 视觉里程表（自我运动）和SLAM可以通过调用“ rosrun quadquad_v

四足机器人设计资料

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