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机器人如何实现直立行走？
关键词标签： 作者 上海亨沃
来源 上海亨沃
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发布时间 2025-10-13 08:36
机器人实现直立行走，核心在于“不摔倒”。这需要同时解决两大难题：一是动态平衡，二是拟人步态。下面按“硬件~算法~流程”三步拆解：
硬件基础
骨架与关节：采用类人髋膝踝三级结构，关节内置高精度编码器，实时反馈角度。
驱动与能源：伺服电机或液压缸提供力矩，配合高能量密度电池，保证长时间运行。
感知系统：
IMU（惯性测量单元）以100~500 Hz频次捕捉姿态和加速度。
足底力传感器监测接触力，防止滑倒。
视觉/激光雷达提前识别地形，用于步态预判。
核心算法
1. 零力矩点（ZMP）理论
把机器人简化为倒立摆，计算其重心投影。只要ZMP始终落在足底支撑多边形内，机器人就不会倾倒。主流做法是用模型预测控制（MPC）在线规划轨迹，使实际ZMP紧跟参考ZMP。
2. 分层控制架构
上层：MPC生成未来几步的关节轨迹。
下层：全身动力学模型（WBC）把轨迹转化为各关节力矩，补偿扰动。
实时补偿：当检测到脚着地冲击或外力推挤时，阻尼控制器、ZMP补偿器、软着陆控制器并行工作，吸收振动并保持骨盆水平。
3. 仿生步态优化
通过强化学习或模仿人类步态数据，让机器人在不同地形（斜坡、碎石）自动生成膝关节弯曲度、步长、步速等参数，实现“弯腿走路”的自然调整。
实现流程（可落地的5步）
1. 建模：建立机器人刚体动力学模型，标定质量、惯量参数。
2. 初始化：双脚并拢站立，IMU校准零位，ZMP归零。
3. 步态规划：设定目标速度，MPC输出未来2~3步的足端轨迹与重心参考。
4. 实时控制：
读取IMU、力传感器数据；
计算当前ZMP；
若ZMP接近支撑多边形边缘，立即微调髋关节力矩或提前落脚。
5. 异常处理：
滑倒：足底力突变触发紧急阻尼，降低质心高度；
推挤：上半身IMU检测到角加速度，手臂或躯干反向摆动补偿。
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