动态环境下四足机器人运动规划和控制的中期报告一、研究背景四足机器人已经被广泛运用于军事、探险等领域。现实中的环境常常非常复杂，需要机器人具备一定的智能以适应不同的场景和任务，因此四足机器人运动规划和控制是研究的重点。在动态环境下，四足机器人的运动控制更加困难，需要克服重心不稳定、地形不平等等问题。二、目标本研究旨在探究动态环境下四足机器人运动规划和控制的方法，实现稳定的步态控制、快速的避障等功能。三、研究内容1.四足机器人的建模和仿真根据现有技术和实际需求，对四足机器人进行建模和仿真，包括机器人的机械结构、运动学和动力学模型等。使用Matlab、Adams等软件进行动态仿真，为后续的控制策略设计和优化提供数据支持。2.全局路线规划在动态环境下，需要对机器人进行全局路线规划，以确保机器人能够到达目的地并避免障碍。根据环境信息（如高度图、激光雷达数据等），利用路径规划算法（如A*、Dijkstra等）进行路径规划，实现机器人自主导航。3.步态控制在实现步态控制时，需要对机器人进行姿态估计和控制。利用机器人本身的传感器（如惯性测量单元）对机器人的姿态进行估计，然后通过控制电机角速度实现机器人的移动。优化步态算法，改进稳定性、速度和能耗等方面的性能。4.避障控制在动态环境下，机器人需要不断地避开障碍，以保证安全和稳定的运动。对机器人进行局部规划，使用避障算法（如基于激光雷达的VFH算法）实现障碍物的识别和避开，提高机器人在复杂环境下的可靠性和实用性。四、预期成果1.实现动态环境下四足机器人的模型建立和仿真；2.设计并优化四足机器人的运动规划和控制算法，包括全局路线规划、步态控制和避障控制；3.在机器人实验平台上进行实验验证，评估算法的性能和稳定性。五、进度计划1.完成四足机器人的建模和仿真（第一阶段）：2021年10月-2021年12月2.全局路线规划和避障算法的开发（第二阶段）：2022年1月-2022年3月3.步态控制算法的开发和实验验证（第三阶段）：2022年4月-2022年6月4.编写毕业论文和总结（第四阶段）：2022年7月-2022年8月六、参考文献[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]//Proceedingsofthe16thInternationalConferenceonControl,Automation,RoboticsandVision,2020.