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Physical AI 四足机器人运动控制从入门到精通

共计 30 章节
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01
课程导论
Physical AI 与四足机器人… · 学习路径与目标设定 · 行业应用与未来趋势
课程导论Physical
02
四足机器人硬件基础
机械结构 · 关节执行器（电机/液压/气动） · 传感器（IMU
四足机器人硬件基…机械结构
03
运动学基础
四足机器人正运动学与逆运动学建模 · D-H参数法 · 腿部工作空间分析
运动学基础四足机器人正运动…
04
动力学基础
牛顿-欧拉方程 · 拉格朗日方法 · 四足机器人动力学建模
动力学基础牛顿
05
状态估计与感知
IMU数据融合 · 关节角度/角速度测量 · 足底力估计
状态估计感知
06
步态基础
四足步态分类（walk · trot · pace
步态基础walk
07
静态稳定行走
重心投影法（COP）与静态稳定判据 · 三脚支撑与四脚支撑切换 · 慢速行走实现
静态稳定行走COP
08
动态行走与Trot步态
动态稳定原理 · Trot步态规划 · 质心轨迹生成
Trot动态行走
09
足端轨迹规划
摆动腿与支撑腿轨迹设计 · 冲击最小化 · 地形适应与越障轨迹生成
足端轨迹规划摆动腿
10
零力矩点（ZMP）与稳定性控制
ZMP概念 · 计算与判据 · 基于ZMP的步态规划与平衡控制
ZMP零力矩点
11
模型预测控制（MPC）基础
MPC原理 · 线性MPC与非线性MPC · 四足机器人MPC控制器设计（基于质心…
MPC模型预测控制
12
全身控制（WBC）
任务空间控制 · 优先级控制 · 力分配与关节力矩计算
WBC全身控制
13
强化学习基础
马尔可夫决策过程 · 策略梯度 · PPO算法
强化学习基础马尔可夫决策过程
14
基于RL的步态学习
奖励函数设计 · 域随机化 · sim-to-real迁移
RL基于
15
模仿学习与参考动作
利用运动捕捉数据或仿真参考轨迹 · 通过模仿学习生成自然步态
模仿学习参考动作
16
深度强化学习进阶
注意力机制 · Transformer在策略网络中的… · 多任务学习与元学习
深度强化学习进阶注意力机制
17
仿真环境搭建
MuJoCo · PyBullet · Isaac Gym等仿真器使用
仿真环境搭建MuJoCo
18
硬件在环（HIL）与真机部署
从仿真到真机的迁移流程 · 硬件接口（CAN · EtherCAT）
HIL硬件
19
平衡控制与抗扰动
站立平衡 · 外力扰动下的恢复控制 · 基于全身控制的抗推倒策略
平衡控制抗扰动
20
爬坡与楼梯行走
地形感知与步态调整 · 斜坡/楼梯的步态规划 · 基于视觉的预判控制
爬坡楼梯行走
21
不平整地形适应
基于力感知的地形估计 · 足端阻抗控制 · 自适应步态调整
不平整地形适应基于力感知的地形…
22
跳跃与腾空动作
跳跃动力学 · 腾空阶段姿态控制 · 落地缓冲与稳定恢复
跳跃腾空动作
23
奔跑与高速运动
高速步态（pace · bound · gallop）规划
奔跑高速运动
24
跌倒恢复与自复位
跌倒检测 · 翻身动作规划 · 基于强化学习的自复位策略
跌倒恢复自复位
25
多机器人协同
多四足机器人编队控制 · 协同搬运与协作任务 · 通信与分布式控制
多机器人协同多四足机器人编队…
26
感知与导航集成
激光雷达/视觉SLAM · 全局路径规划与局部避障 · 与运动控制模块集成
感知导航集成
27
控制算法调参与优化
PID · MPC · WBC参数整定方法
控制算法调参优化
28
常见问题与调试技巧
仿真与真机差异 · 电机过热 · 通信延迟
常见问题调试技巧
29
综合实战项目
从零搭建一个四足机器人（仿真或真机） · 实现自主行走 · 避障与简单任务
综合实战项目从零搭建一个四足…
30
前沿进展与未来方向
大模型与Physical AI结合 · 端到端学习 · 自适应与进化控制
前沿进展未来方向