在 MATLAB & Simulink 环境中开发机器狗控制算法

MATLAB 的强大在这领域得到了充分展现，使其成为高效设计和开发四足机器人动力学的重要工具。近年来，随着对四足机器人技术的深入研究和应用的加快，MATLAB 成为这些研究者们不可或缺的平台。本文旨在讲解 MATLAB 在构建机器人控制系统，特别是动力学模型时的广泛功能与优势。

动力学模型建立与仿真

动力学是控制机器人行为的基础。MATLAB 提供了丰富的动力学仿真功能。使用者可以在其内部推导出微分方程，通过构建包含基本模块的模型，实现对机器人的精准控制。不仅如此，MATLAB 与 Simulink 的结合，使得用户能够将 CAD 模型或机器人组件的装配关系转化为 Simscape 中支持的 XML 格式。对于直接导入的 URDF 文件（一种描述机器人结构和动力学参数的格式），MATLAB 也提供了便利的导入途径，支持从多种 CAD 软件导入模型。如需从GitHub等平台获取开源机器狗模型，如ANYbotics的anymal B 或 Unitree Robotics 的laikago，开发者可以直接下载用于开发的动力学模型文件，特别是urdf格式，以及对应指导其三维表示的模型文件（如.dae格式）。而对于下载的.dae文件，由于 MATLAB 内置的 CAD 格式识别有限，通常需要使用其他开源工具或服务将其转换成.stl或.step等格式，以确保 MATLAB 可正确识别并处理。




模型导入与整合

在准备好了模型文件和相应的三维模型之后，进行 MATLAB 实验的第一步是导入机器人模型到 Simulink 中。这个过程相对简单，直接执行如下简短的命令即可在 Simulink 平台上建立一个多足机器人的物理模型。值得注意的是，由于原 CAD 模型默认的单位可能是公制单位（如毫米），在模型的视觉组件部分修改单位设置为相应的公制单位，确保其宽高比和空间比例与实际 CAD 模型一致。例如，对于anymal B 模型，开发者需要手动调整模型的视觉模块设置，确保所有的尺寸单位准确为毫米。

案例学习与资源推荐

MATLAB 本身提供了多个实例和教程，帮助工程师和研究者快速上手，编制更复杂的动力学模型和控制系统。在针对多足机器人（如四足机器人）进行鲁棒行动控制，尤其在使用深度确定性策略梯度（Distributed Delayed Policy Gradients，DDPG）等先进控制策略时，MATLAB 的 Reinforcement Learning Toolbox （强化学习工具箱）展现出了其优势。通过参考多种实操案例，如 MathWorks 官方账号发布的一篇文章，不仅能够了解基本理论框架，还能触及应用层面，深入了解如何在实际研发中应用 MATLAB 来优化控制策略、提升机器人行动能力。