12自由度四足机器人控制系统

基于ROS 2 Humble的完整四足机器人控制解决方案

Python + C++
ROS 2 Humble
Gazebo仿真
12自由度

项目概述

项目目标

为12自由度四足机器人开发完整的操控系统，实现运动控制、步态规划、平衡控制和自主导航功能。

技术架构

采用ROS 2 Humble框架，结合C++（性能关键节点）和Python（高层逻辑）开发，使用Gazebo进行仿真验证。

模块化设计

构建模块化、可扩展的机器人控制系统，支持多种步态模式和自适应平衡控制。

系统架构

高层指令层 (Python)

状态估计 导航系统 平衡控制

中层步态规划层 (Python)

步态规划器 逆运动学求解器 轨迹生成

底层控制层 (C++)

关节控制器 PID控制 安全监控

硬件接口层 (C++)

硬件抽象接口 传感器驱动 Gazebo接口

技术特性

  • 分层架构设计，职责清晰
  • C++实现性能关键组件
  • Python实现高层算法逻辑
  • ROS 2标准通信接口
  • 支持仿真和实际硬件
  • 实时性能优化

核心功能

URDF建模

完整的12自由度四足机器人URDF模型，包含精确的几何参数和物理属性。

URDF Gazebo

硬件接口

QuadrupedSystemHardware类实现标准ros2_control接口，支持仿真和实际硬件。

C++ ros2_control

逆运动学

LegKinematics求解器，基于几何方法实现足端位置到关节角度的精确转换。

Python NumPy

步态规划

支持Trot步态的规划器，根据速度指令生成协调的四腿运动轨迹。

Python ROS 2

状态估计

基于EKF的状态估计器，融合IMU和关节状态数据，实时估计机器人姿态。

C++ EKF

平衡控制

虚拟弹簧-阻尼平衡控制器，基于姿态反馈实现自适应平衡调节。

C++ 控制理论

代码结构

src/
quadruped_control/ 主控制包
scripts/gait_planner_node.py
scripts/leg_kinematics.py
src/state_estimator_node.cpp
quadruped_hardware/ 硬件接口包
src/quadruped_system_hardware.cpp
quadruped_gazebo/ 仿真环境包
urdf/quadruped_robot.urdf.xacro
launch/gazebo_simulation.launch.py
3
ROS 2 包
12
自由度
5
核心节点
100Hz
控制频率

使用说明

1

环境准备

安装ROS 2 Humble和相关依赖

sudo apt install ros-humble-desktop
sudo apt install ros-humble-gazebo-ros-pkgs
sudo apt install ros-humble-ros2-control
2

编译项目

使用colcon构建系统编译项目

cd ~/quadruped_ws
colcon build --packages-select quadruped_control quadruped_hardware quadruped_gazebo
source install/setup.bash
3

启动仿真

启动Gazebo仿真环境

ros2 launch quadruped_gazebo gazebo_simulation.launch.py
4

控制机器人

发送速度指令控制机器人运动

ros2 topic pub /cmd_vel geometry_msgs/Twist \
  '{linear: {x: 0.5, y: 0.0, z: 0.0}, angular: {x: 0.0, y: 0.0, z: 0.0}}'

技术亮点

几何逆运动学求解
Trot步态实现
EKF状态估计
ROS 2集成