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基于Simulink的人形机器人斜坡上下行走自适应步态调整仿真

目录

一、引言：为什么“在斜坡上行走的人形机器人容易后仰或前扑”？——因为重力分量改变了ZMP的自然位置，而固定步态无法主动补偿倾角扰动！

二、理论基础：斜坡上的ZMP与平衡条件

1. 斜坡坐标系下的重力分解

2. 斜坡修正的线性倒立摆模型（Inclined-LIPM）

三、自适应步态策略设计

1. ZMP参考轨迹偏移补偿

2. 步态参数自适应调整

四、教学模型：7-DOF平面人形 + 斜坡环境

五、Simulink系统架构

六、Simulink建模全流程

第一步：定义斜坡参数与补偿量

第二步：构建斜坡修正的LIPM Plant

第三步：自适应ZMP参考生成器

第四步：全身协调控制器（PD+重力补偿+ZMP反馈）

第五步：斜坡接触与ZMP计算

七、仿真结果与分析

场景：8°上坡原地踏步（10秒）

对比实验：不同控制策略

八、工程实践要点

1. 倾角估计 vs 已知

2. 接触力处理

3. 实时性

九、扩展方向

1. 不规则地形

2. 视觉-控制融合

3. 学习型自适应

十、总结

核心价值：

附录：所需工具箱

手把手教你学Simulink--人形机器人控制场景实例：基于Simulink的人形机器人斜坡上下行走自适应步态调整仿真

——人形机器人控制场景实例：基于Simulink的人形机器人斜坡上下行走自适应步态调整仿真

转载自CSDN-专业IT技术社区

原文链接：https://blog.csdn.net/xiaoheshang_123/article/details/156491354

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