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機器人演算法的難點
發布時間：2025-05-15 07:18:05❶ MIT獵豹機器人演算法很復雜嗎
機器人是系統工程，考驗的是材料、機械、動力、控制、計算機等學科的綜合實力，四足機器人是個整體系統，它的難點不是在於某一塊，而是很多問題的協調整合問題。比如你的演算法可能很好，但沒有一個強大可靠適合的處理器以及低延遲高頻率的感測器，方法都白搭。更何況還有你的機械結構設計和製造問題等等。現實的機器人跟理論的差距就在這，理論知識很充沛不代表你能做出這個東西。對於實踐類研究，有很多的實踐問題，它們有時會占據科研人更多的時間。所以科研分為實驗，理論和模擬，後兩者相比麻煩事兒少點，能更專注理論創新上。而前者有時不僅要理論創新，還得要有相應的實踐技能要求。下地跑跳的mit豹已經不用cpg了，控制演算法應該是經典的slip模型，通常研究者需要簡化機器人，使用一個只有幾個關節連桿的簡化模型進行數學分析，目的是找到一個穩定的步態和它對應的機械參數。模型分析後，具體實現起來就復雜的多了，要能充分抵抗環境中的不確定性就不容易。機械結構要能符合前面的簡化動力學模型，保持強度的同時還有有順應性，驅動要強力，又不能太重。同時，盡量簡化傳動結構，讓電機的扭矩可以直接作用於腳尖產生需要的力，實現姿態控制，這比傳統利用力感測器做反饋的阻抗控制的響應好，但是精度會差。bigdog和hyq就還是採用了力感測器。此外，必要的狀態估計也要有，包括利用視覺和imu推測機器人狀態，探測不平整地面等。他們的後續文章估計會涉及這些。mit豹成功的精髓就是巧妙設計的執行機構能完全配合高層的演算法，這非常不易，不是一朝一夕之功。
❷ 開源人形機器人SimpleMan5-狀態估計演算法
開源人形機器人SimpleMan5的狀態估計演算法是控制的關鍵，尤其在高度控制和實時性上。狀態估計不僅對無人機，也對四足機器人和人形機器人至關重要。無人機高度控制中的難點在於處理氣壓計測量的滯後和融合加速度計，通過精確標定感測器和使用如Pixhawk的EKF或UKF方法，可以實現更穩定、實時的高度估計。對於四足機器人，如SimpleMan5，狀態估計依賴加速度計、陀螺儀和足端運動學數據，其中姿態解算和誤差建模是關鍵。對於雙足機器人，如SimpleMan5採用的虛擬腿技術簡化了狀態估計，但需要注意質心位置的不同以及姿態變化對測量的影響。總的來說，核心問題在於加速度分解的准確性、接觸狀態判斷和對機器人運動特性的理解。
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