“作为工程师，我很自然地思考机器人的运动，控制和信号方程。通过基于模型的设计，表示并模拟我的想法作为模型，然后生成代码以在实时硬件上测试它们。“
密歇根大学Brian巴士
开发一种能够像人类走路和跑步的双腿机器人是机器人研究人员的关键目标。2011年，密歇根大学杰西·格拉泽斯教授和一支小团队博士。学生通过MABEL向该目标推进，这是一个可以在谈判八英寸的步骤后重新获得九分钟内的双层机器人并重新获得平衡。
虽然MABEL所需的横向稳定性的支持繁荣，但它金宝app的继任者MARLO可以在三个方面自由移动，使控制设计挑战复杂化。尽管如此，灰化教授和学生Brian巴士和布伦特格里芬已经开发了实时控制系统，占据MABEL无法去户外和远离实验室的实时控制系统。使用基于模型的设计，团队加速了开发。
“采用基于模型的设计，我们可以开发不仅在一个机器人的控制器，而且可以在整个系列上开发，但是在整个系列上，”格雷泽说。“进入我的团队的控制工程师已经知道matlab。他们在C代码中追逐指针，而不是使用Simulink和Simulink的知识，并从验证模拟中的理论，以便在实时系统上实现它。“金宝app
Marlo的腿中的每一个都是四个条形的联动。腿由无刷直流电动机驱动，通过机械齿轮和系列弹簧连接到上两个环节。臀部由躯干的电机驱动。拥有13度的自由（DOF），但只有六个执行器，机器人根本欠欠。欠泄压的设计产生了更自然的步态，但它化了控制设计挑战，因为没有办法直接控制各自的DOF。
在MABEL的发展工作早期，作为专家程序员的研究生在C中写了控制算法。该代码很好地工作，但团队的其余部分发现很难理解和修改。在准备Marlo时，Grizzle教授试图通过消除手工编码来加速发展。他需要使他的控制工程学生能够通过模拟来验证它们，并在支持EtherCAT网络技术的实时硬件上实现它们。金宝app
密歇根大学团队用Matlab使用模型的设计®和模拟金宝app®加快Marlo和其他BipeDal机器人的实时控制系统的开发。
总线和格里芬使用MATLAB和符号数学工具箱™来导出运动方程和机器人的拉格朗日模型。然后，他们写了一个Matlab脚本，它应用了普通的微分方程求解器来计算机器人的闭环动态并模拟其行为。
在MATLAB工作，该团队设计了一种非线性控制算法，使用了Grizzle团队开发的混合零动力学方法。它们使用优化工具箱™在峰值扭矩，关节角度和边界条件下满足节约的情况下优化设计。
该团队开始使用简化模型，其中机器人的腿固定在地面上。然后，它们将控制器纳入更详细的Simulink模型，该模型包括柔顺地反作用力和脚滑动摩擦。金宝app他们使用州流®为机器人状态模拟顺序决策逻辑，包括步态启动序列。
在通过模拟验证控制器之后，它们使用Simulink Coder™和MATLAB Coder™从其控制器模型生成代码。金宝app它们编译了代码并将其部署到运行Simulink Real-Time™的Speedgoat移动实时目标机器。金宝app
在Gabriel Buche的帮助下，他们是一名访问工程师，他们通过EtherCAT网络将Speedgoat硬件连接到Marlo的传感器和执行器，使机器人能够在测试会话期间自由移动。基于此分析的团队在MATLAB中的后处理和可视化测试数据和调谐控制器增益和其他参数。
Marlo已经在户外行走，该团队目前正在努力改进控制器，使其能够走在斜坡和其他不均匀的地形上。
控制器开发加速。“当学生从C中的手工编码切换到使用Simulink编码器的模型中的代码时，它令人恢复了我可以容易理解的形式算法，”格雷泽说。金宝app“加上，代码生成加速开发，因为必须完成更少的步骤。”
专注于维持的高级别目标。“我与MATLAB的初始舒适度逐渐扩大到包括模拟，优化，代码生成，更多的使用Simulink和Simulink编码器，”Notes Griffin。金宝app“而不是花时间克服编码障碍，我可以专注于我们的目标，因为我总是有我需要的工具。”
在其他机构采用的方法。“当其他研究人员看到我们直接从Matlab开发的控制器中走到并模拟与模拟实时的实时实施，它们变得非常兴奋，”格雷泽说。金宝app“我们采取的方法现在正在密歇根大学的其他部门以及其他大学的机器人研究人员使用，包括麻省理工学院和俄勒冈州立大学。”
密歇根大学是全球1300所大学，提供校园广泛的Matlab和Simulink。金宝app凭借校园广泛的许可证，研究人员，教师和学生可以在最新的释放级别获得产品的常见配置，以便在课堂上使用家庭，在实验室或现场。下载188bet金宝搏
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