仿生四足机器人的研究可以追溯到20世纪60年代初，当时科学家们开始研究多条腿式机器人。四足机器人的研究源于对动态运动性能的探索，而这一领域的重要人物包括Marc Raibert和他的团队。在20世纪60年代，Shigley提出了利用联动机构作为腿式机器人的运动机构。到了1966年，McGhee和Frank研制出了能够自主行走的四足机器人"Phoney Pony"，它标志着计算机控制下的腿式机器人的诞生。此后，OSU hexapod和Adaptive Suspension Vehicle（ASV）的出现进一步推动了步行机器人技术的发展。 在20世纪80年代，Marc Raibert和其同事在MIT系统地研究了步行机器人，并成功制造出独腿跳跃机器人，奠定了四足机器人动态步态运动控制的基础。此阶段的显著进展使得双足和四足机器人能够实现跑和跳的动作，代表了四足机器人领域的一个重要里程碑。 四足机器人因其良好的机动性和运动稳定性成为该领域研究的焦点。四足机器人通常采用偶数条腿的设计，以实现高效率的步态和稳定的性能。在众多类型的地面机器人中，四足机器人能够适应多种地形，并且与轮式或履带式机器人相比具有更高的灵活性和稳定性。因此，四足机器人在复杂和危险环境下的应用潜力巨大，受到了研究人员的高度重视。 四足机器人的驱动模式和技术也得到了快速的发展。液压驱动模式因其大带宽和高输出功率的特性，被广泛采用以提高机器人的动力性能和负载能力。除了驱动技术之外，四足机器人的控制系统也面临诸多挑战，包括动作控制、步态生成以及状态转换等。这些问题的研究与解决对于未来四足机器人的发展至关重要。 随着技术的不断进步，中国山东大学正在开发的液压四足机器人代表了当前该领域的一个重要研究方向。研究人员期望通过这项研究，克服现有技术难点，提高机器人的性能，实现更广泛的应用。 仿生四足机器人的研究回顾与展望呈现出了一条从早期研究到现代技术发展趋势的清晰脉络。随着对机器人技术的深入探索和创新，四足机器人在代替人类进行复杂和危险环境作业方面的潜力正在逐步实现。未来，随着更多技术难点的解决和驱动控制技术的进步，四足机器人有望在多个领域发挥更大的作用。

一种基于显式模型预测控制的四足机器人控制方法及控制终端

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F4系列微控制器实现四足机器狗外设控制的全过程，涵盖硬件配置、功能需求、C++框架设计、关键实现技巧及测试验证。硬件方面采用STM32F411CEU6主控芯片、MG90S舵机、MPU6050六轴IMU传感器和USART3/I2C1通信接口。功能上实现了基础步态控制、实时姿态校正、串口指令响应和低功耗待机模式。C++框架设计包括PWM信号生成类和四足机器人控制类，通过具体代码展示了PWM信号优化、IMU数据融合等核心技术。最后，通过测试验证了PWM输出稳定性、串口指令响应时间和姿态校正精度，并提出了进一步优化的方向； 适用人群：对嵌入式系统开发有一定基础，尤其是熟悉STM32平台和C++编程的工程师或学生； 使用场景及目标：①学习如何利用STM32实现复杂外设控制；②掌握PWM信号生成、传感器数据融合和运动控制算法的具体实现；③理解智能机器人开发中的硬件选型和软件架构设计； 阅读建议：建议读者结合提供的GitHub工程包进行实践操作，在理解代码的同时关注硬件连接和调试日志，以便更好地掌握四足机器狗控制的核心技术。

【全网首发开源资料-多路支配关系】 资源名称：labview仿真控制四足机器人运动 作者：CSDN-小夏与酒 介绍： 模型使用Solidworks建模的四足爬行机器人，建模文件中包括原始文件和wrl格式文件。仿真项目在vi项目文件中，直接点开main.vi即可使用。 说明： 关于使用Labiew仿真控制Solidworks模型的学习文章（保姆级）和资料，通过我的博客主页查找相关文章，或者搜索该专栏链接：https://blog.csdn.net/m0_56262476/category_12224840.html?spm=1001.2014.3001.5482 如遇到相关问题，直接联系我即可！

CPG 神经电路被识别之后，许多学者通过各种方法模拟神经元和神经键（突触），建立 CPG 模型，描述或模拟 CPG 的行为及动态特性，如采用非线性微分方程、VLSI 硬件电路、人工神经网络、拓扑图等。从工程上讲，CPG 神经电路可以看作由一组互相耦合的非线性振荡器组 成的 分布 系统， 通过相 位耦合 实现 节律信号发生 。改变振荡器之间的 耦合 关系 可以产 生具有 不同相 位关 系的时空序列 信号，实现不同的运动模式。 与其他类型的机器人相比，四足机器人具有良好的运动灵活性和优异的环境适应 性，是步行机器人领域中的研究热点。近年来，研制具有高动态性、高适应性、高稳 定性、高负载能力的高性能四足机器人成为仿生机器人技术领域主流的研究方向。作 为一种典型的强耦合非线性复杂动力学系统，四足机器人模型结构复杂，关联因素众 多，许多基础理论与关键技术有待深入研究。本文以提高四足机器人的环境适应性和 运动稳定性为目的，围绕四足机器人的仿生机构设计、仿生运动控制理论与方法、运 动控制系统构建等关键技术问题展开研究。

此个四足机器狗模型可以作为小白入门四足自制的第一只四足机器狗，精致小巧。仍然可以采用在我第一篇博客中总线舵机的控制方法，用总线舵机代替电机进行四足算法研究与验证，方案依然采用十二自由度串联前后膝式。采用3D打印进行零件加工，耗材为pla；整体控制思路和代码都可适用。里面总共有两个文件，分别是，打印文件和安装方法的图片文件。鉴于博客发表之后，大家对四足机器狗的制作以及研究热度，将波士顿的一只简易四足狗先发布开源出来；另外我博客中介绍的自己制作的那只四组机器狗的三维图文件现在也可以分享了，有需要的可以联系我！感谢大家的支持和关注~~！

arduino代码，可参考学习

Rex：一个开源的四足机器人 该项目的目标是训练一个开源3D打印四足机器人，探索Reinforcement Learning和OpenAI Gym 。 目的是让机器人学习模拟中的家务和一般任务，然后在不进行任何其他手动调整的情况下，在真实机器人上成功地传递知识（ Control Policies ）。 该项目的主要灵感来自波士顿动力公司所做的令人难以置信的工作。 相关资料库 一个CLI应用程序，用于引导和控制Rex运行经过训练的Control Policies 。 cloud-用于在云上训练Rex的CLI应用程序。 Rex-Gym：OpenAI Gym环境和工具 该存储库包含用于训练Rex的OpenAI Gym Environments集合，Rex URDF模型，学习代理实现（PPO）和一些脚本，以开始训练课程并可视化学习到的Control Polices 。 此CLI应用程序允许批量培训，策略重现和单个培训呈现的会话。 安装 创建一个Python 3.7虚拟环境，例如使用Anaconda conda create -n rex python=3.7 anaconda cond

行业分类-设备装置-基于支撑线运动分解的四足机器人trot步态本体位姿控制方法

基于STM32与与PCA9685制作蓝牙控制的四足机器人，12路SG90舵机驱动装置结构。资源包含四足机器人的3D打印文件以及源代码，所设计的机器人运动自由度高具有极好的运动控制上限。整体代码与机械结构方便后续二次开发，积分不够的朋友可以点波关注私聊博主，博主无偿提供！！！