第1章 緒論

1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 多足機器人步態規劃
1.2.2 地形適應技術
1.3 關鍵技術挑戰
1.4 本文主要貢獻

第2章 機器人系統建模

2.1 機械結構參數

% 機器人參數配置
robotParams = struct(...'bodyLength', 0.5, ...  % 機身長度(m)'legSegments', [0.1, 0.15, 0.2],... % 三段式腿部長度'DOF_perLeg', 3,...      % 單腿自由度'maxStride', 0.3,...    % 最大步幅'servoRange', [-pi/2, pi/2]); % 舵機運動范圍

2.2 運動學模型
2.2.1 DH參數建模
2.2.2 正逆運動學推導

第3章 地形感知與建模

3.1 多傳感器數據融合

classdef TerrainSensor < handlepropertiesdepthData    % 深度傳感器矩陣imuData      % 姿態傳感器數據endmethodsfunction obj = processTerrain(obj, rawDepth)% 實施高斯濾波和法向量計算obj.depthData = imgaussfilt3(rawDepth);endend
end

3.2 三維地形特征提取
3.3 足端可接觸性分析

第4章 自適應步態生成算法

4.1 基礎步態庫構建
4.1.1 三角步態生成

function [gaitSequence] = generateTripodGait(cycleTime, stepHeight)% 生成相位調節參數phaseOffset = [0, 0.5, 0, 0.5, 0, 0.5]; % 實現貝塞爾曲線足端軌跡t = linspace(0, cycleTime, 100);for legNum = 1:6trajectoryX = bezierCurve(t, [0, stepHeight/2, stepHeight, 0]);gaitSequence(legNum).traj = [trajectoryX;...]; end
end

4.2 步態參數動態調整策略
4.3 基于地形特征的在線優化
4.4 穩定性判據的集成

第5章 動力學仿真與實驗

5.1 MATLAB/Simulink仿真框架

% 主仿真循環
for t = 0:dt:simTimecurrentTerrain = terrainMap.getHeightmap(robotPos);gaitParams = adaptGait(currentTerrain, robotState);jointAngles = inverseKinematics(gaitParams);% 動態模型解算[q,dq] = ode45(@(t,y) dynamicsModel(t,y,jointAngles), [0 dt], stateVec);updateVisualization();
end

5.2 典型地形測試案例
5.2.1 斜坡攀爬仿真
5.2.2 非結構化地形測試
5.3 性能評估指標體系

第6章 驅動代碼設計與實現

6.1 系統架構設計
![嵌入式驅動架構圖]

6.2 核心模塊實現

classdef LegController < matlab.Systemproperties(Access = private)currentPose   % 當前關節角度targetPose    % 目標關節角度endmethods(Access = protected)function stepImpl(obj, terrainData)% 實時逆解計算obj.targetPose = computeIK(terrainData);generatePWM(obj); % 生成舵機控制信號endend
end

6.3 代碼優化策略
6.4 實測驗證分析

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驅動代碼概述：

1. 硬件抽象層（HAL）

function sendJointCommands(jointAngles)% STM32通信協議實現persistent s;if isempty(s)s = serialport("COM3", 115200); enddataPacket = typecast(single(jointAngles), 'uint8');write(s, dataPacket, 'uint8');
end

2. 運動控制內核

function [trajectory] = adaptiveGaitPlanner(terrainMap, currentPose)% 混合整數規劃求解最優步態參數options = optimoptions('intlinprog','Display','final');[optParams,~] = intlinprog(costFunc, constrFunc, terrainMap, [], options);trajectory = generateMotionPrimitive(optParams);
end

3. 地形處理模塊

function footHoldMap = findOptimalContact(terrainData)% 卷積神經網絡足點檢測net = load('terrainCNN.mat');footHoldMap = predict(net, terrainData); footHoldMap = nonMaximumSuppression(footHoldMap);
end

后續擴展建議：
4. 可以添加ROS集成模塊
5. 強化學習訓練框架
6. 動態穩定性判據優化
7. 能源效率優化算法

源碼&文檔鏈接

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