密歇根大学开发基于模型设计的双足机器人控制

马洛的每条腿都是一个四连杆。腿由无刷直流电动机驱动，通过机械齿轮和串联弹簧连接到上两个连杆上。臀部由躯干上的马达驱动。该机器人有13个自由度(DOF)，但只有6个驱动器，从根本上来说是欠驱动的。欠驱动设计产生了更自然的步态，但它增加了控制设计的挑战，因为没有办法直接控制每个DOF。

在MABEL的早期开发工作中，一名编程专家研究生用c语言编写了控制算法，代码运行良好，但团队的其他成员发现很难理解和修改。在为MARLO做准备时，Grizzle教授试图通过消除手工编码来加速开发。他需要让他的控制工程专业的学生建立算法原型，通过仿真验证它们，并在支持EtherCAT网络技术的实时硬件上实现它们。金宝app

密歇根大学的团队使用了MATLAB的基于模型的设计^®和仿真软金宝app件^®加速MARLO和其他双足机器人实时控制系统的开发。

巴斯和格里芬使用MATLAB和符号数学工具箱™来推导机器人的运动方程和拉格朗日模型。然后，他们编写了一个MATLAB脚本，应用一个常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。

在MATLAB中，该团队使用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Optimization Toolbox™优化设计，以提高能源效率，同时满足峰值扭矩、接头角度和边界条件的限制。

该团队从一个简化的模型开始，机器人的腿被固定在地面上。然后，他们将控制器整合到一个更详细的Simulink模型中，该模型包括顺从的地面反作用力和脚下的滑动摩擦。金宝app他们使用状态流^®为机器人的状态建立序列决策逻辑模型，包括步态启动序列。

在通过仿真验证控制器后，他们使用Simulink Coder™和MATLAB Coder™从控制器模型生成代码。金宝app他们编译了代码，并将其部署到运行Simulink real-time™的Speedgoat Mobile实时目标机上。金宝app

在访问工程师Gabriel Buche的协助下，他们通过EtherCAT网络将“快羊”硬件与MARLO的传感器和执行器连接起来，使机器人能够在测试过程中自由移动。该团队在MATLAB中对测试数据进行后处理和可视化，并在此分析的基础上调整控制器增益和其他参数。

MARLO已经能在户外行走，该团队目前正在改进控制器，使其能够在斜坡和其他不平坦的地形上行走。