密歇根大学开发具有基于模型设计的双足机器人的控制

马洛的每条腿都是四杆连杆。腿是由通过机械齿轮和串联弹簧连接到上两个链路的无刷直流电动机驱动的。臀部由躯干中的电动机驱动。该机器人的自由度（DOF）程度为13（DOF），但该机器人根本不足。不足的设计会产生更自然的步态，但是它加剧了控制设计挑战，因为无法直接控制每个DOF。

在Mabel的开发工作的早期，专家程序员的研究生撰写了Control算法。该法规运作良好，但团队的其他成员发现很难理解和修改。为了为马洛做准备，灰色教授试图通过消除手工编码来加速发展。他需要使其控制工程专业的学生能够原型算法，通过仿真验证它们，并在支持Ethercat网络技术的实时硬件上实施它们。万博1manbetx

密歇根大学团队使用MATLAB使用基于模型的设计^®和Sim万博1manbetxulink^®加快为Marlo和其他两足机器人的实时控制系统的开发。

Buss和Griffin使用MATLAB和Symbolic Math Toolbox™来得出运动方程以及机器人的Lagrange模型。然后，他们编写了一个MATLAB脚本，该脚本应用了一个普通的微分方程求解器来计算机器人的闭环动力学并模拟其行为。

该团队在MATLAB工作，使用Grizzle团队开发的混合零动力学方法设计了一种非线性控制算法。他们使用“优化工具箱”™来优化能源效率的设计，同时满足峰值扭矩，关节角度和边界条件的约束。

团队以简化的模型开始，其中机器人的腿被钉在地面上。然后，他们将控制器纳入了一个更详细的Simulink模型中，该模型包括兼容的地面反应力和脚部滑动摩擦。万博1manbetx他们使用了状态流^®模拟机器人状态的顺序决策逻辑，包括步态启动序列。

通过模拟验证控制器后，他们使用Simulink Coder™和Matlab Coder™从其控制器模型生成代码。万博1manbetx他们编译了代码，并将其部署到运行Simulink实时™的Speedgoat移动实时目标计算机上。万博1manbetx

在访问工程师Gabriel Buche的协助下，他们通过EtherCat网络将Speedgoat硬件连接到Marlo的传感器和执行器，使机器人在测试课程中可以自由移动。该团队在MATLAB中进行了后处理和可视化的测试数据，并根据此分析调整了控制器的收益和其他参数。

马洛（Marlo）已经走在户外行走，该团队目前正在研究控制器的改进，以使其能够在斜坡和其他不平坦的地形上行走。