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机器人算法的难点
发布时间：2025-05-15 07:18:05❶ MIT猎豹机器人算法很复杂吗
机器人是系统工程，考验的是材料、机械、动力、控制、计算机等学科的综合实力，四足机器人是个整体系统，它的难点不是在于某一块，而是很多问题的协调整合问题。比如你的算法可能很好，但没有一个强大可靠适合的处理器以及低延迟高频率的传感器，方法都白搭。更何况还有你的机械结构设计和制造问题等等。现实的机器人跟理论的差距就在这，理论知识很充沛不代表你能做出这个东西。对于实践类研究，有很多的实践问题，它们有时会占据科研人更多的时间。所以科研分为实验，理论和仿真，后两者相比麻烦事儿少点，能更专注理论创新上。而前者有时不仅要理论创新，还得要有相应的实践技能要求。下地跑跳的mit豹已经不用cpg了，控制算法应该是经典的slip模型，通常研究者需要简化机器人，使用一个只有几个关节连杆的简化模型进行数学分析，目的是找到一个稳定的步态和它对应的机械参数。模型分析后，具体实现起来就复杂的多了，要能充分抵抗环境中的不确定性就不容易。机械结构要能符合前面的简化动力学模型，保持强度的同时还有有顺应性，驱动要强力，又不能太重。同时，尽量简化传动结构，让电机的扭矩可以直接作用于脚尖产生需要的力，实现姿态控制，这比传统利用力传感器做反馈的阻抗控制的响应好，但是精度会差。bigdog和hyq就还是采用了力传感器。此外，必要的状态估计也要有，包括利用视觉和imu推测机器人状态，探测不平整地面等。他们的后续文章估计会涉及这些。mit豹成功的精髓就是巧妙设计的执行机构能完全配合高层的算法，这非常不易，不是一朝一夕之功。
❷ 开源人形机器人SimpleMan5-状态估计算法
开源人形机器人SimpleMan5的状态估计算法是控制的关键，尤其在高度控制和实时性上。状态估计不仅对无人机，也对四足机器人和人形机器人至关重要。无人机高度控制中的难点在于处理气压计测量的滞后和融合加速度计，通过精确标定传感器和使用如Pixhawk的EKF或UKF方法，可以实现更稳定、实时的高度估计。对于四足机器人，如SimpleMan5，状态估计依赖加速度计、陀螺仪和足端运动学数据，其中姿态解算和误差建模是关键。对于双足机器人，如SimpleMan5采用的虚拟腿技术简化了状态估计，但需要注意质心位置的不同以及姿态变化对测量的影响。总的来说，核心问题在于加速度分解的准确性、接触状态判断和对机器人运动特性的理解。
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