動態環境下四足機器人運動規劃和控制的中期報告一、研究背景四足機器人已經被廣泛運用于軍事、探險等領域。現實中的環境常常非常復雜，需要機器人具備一定的智能以適應不同的場景和任務，因此四足機器人運動規劃和控制是研究的重點。在動態環境下，四足機器人的運動控制更加困難，需要克服重心不穩定、地形不平等等問題。二、目標本研究旨在探究動態環境下四足機器人運動規劃和控制的方法，實現穩定的步態控制、快速的避障等功能。三、研究內容1.四足機器人的建模和仿真根據現有技術和實際需求，對四足機器人進行建模和仿真，包括機器人的機械結構、運動學和動力學模型等。使用Matlab、Adams等軟件進行動態仿真，為后續的控制策略設計和優化提供數據支持。2.全局路線規劃在動態環境下，需要對機器人進行全局路線規劃，以確保機器人能夠到達目的地并避免障礙。根據環境信息（如高度圖、激光雷達數據等），利用路徑規劃算法（如A*、Dijkstra等）進行路徑規劃，實現機器人自主導航。3.步態控制在實現步態控制時，需要對機器人進行姿態估計和控制。利用機器人本身的傳感器（如慣性測量單元）對機器人的姿態進行估計，然后通過控制電機角速度實現機器人的移動。優化步態算法，改進穩定性、速度和能耗等方面的性能。4.避障控制在動態環境下，機器人需要不斷地避開障礙，以保證安全和穩定的運動。對機器人進行局部規劃，使用避障算法（如基于激光雷達的VFH算法）實現障礙物的識別和避開，提高機器人在復雜環境下的可靠性和實用性。四、預期成果1.實現動態環境下四足機器人的模型建立和仿真；2.設計并優化四足機器人的運動規劃和控制算法，包括全局路線規劃、步態控制和避障控制；3.在機器人實驗平臺上進行實驗驗證，評估算法的性能和穩定性。五、進度計劃1.完成四足機器人的建模和仿真（第一階段）：2021年10月-2021年12月2.全局路線規劃和避障算法的開發（第二階段）：2022年1月-2022年3月3.步態控制算法的開發和實驗驗證（第三階段）：2022年4月-2022年6月4.編寫畢業論文和總結（第四階段）：2022年7月-2022年8月六、參考文獻[1]M.Raibert,C.Chevallereau,M.Wisse,etal.Leggedrobotsthatbalance:lessonsfromtheSegway[R].CommunicationsoftheACM,2008,51(11):107-116.[2]Z.Xie,K.Zheng,J.Zou,etal.Areviewongaitplanningandcontrolofquadrupedrobots[J].IEEEAccess,2017,5:22659-22674.[3]Y.Zhang,J.Wang,Z.Sun,etal.Reviewonbalancecontrolandbalance-basedlocomotionofleggedrobots[C]//Proceedingsofthe2018IEEEConferenceonRoboticsandBiomimetics,2018.[4]S.Zhang,X.Wang,Y.Zhao,etal.Real-timeadaptivegaitsynthesisforquadrupedrobotincomplexenvironments[C]//Proceedingsofthe1