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。
2021-10-10 23:24:33
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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
2021-10-08 19:41:47
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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
2021-10-06 16:48:50
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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
2021-09-25 17:33:55
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