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Balancing-Legged-Robots.pdf

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简介：
《Balancing-Legged-Robots》是一份探讨四足机器人平衡控制策略的研究报告，深入分析了先进算法和硬件设计在提高机器人动态稳定性和运动灵活性方面的作用。 波士顿动力创始人撰写的一本关于四足机器人的入门经典书籍的PDF版本。

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  • Balancing-Legged-Robots.pdf
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    《Balancing-Legged-Robots》是一份探讨四足机器人平衡控制策略的研究报告，深入分析了先进算法和硬件设计在提高机器人动态稳定性和运动灵活性方面的作用。 波士顿动力创始人撰写的一本关于四足机器人的入门经典书籍的PDF版本。
     
  • Balancing Legged Robot
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    Balancing Legged Robot是一款具备高度动态平衡能力的机器人系统。通过先进的传感器和算法实现稳定行走与复杂地形适应，为探索、救援及科研领域提供强大支持。 波士顿动力创始人Marc Raibert的著作是一本关于四足机器人的经典书籍，讲述了弹簧倒立摆原理以及动态行走控制方法，并从单腿机器人逐步介绍到双腿再到四足机器人的发展过程。
     
  • Trajectory Planning for Automated Machines and Robots.pdf
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    本论文探讨了自动化机器与机器人轨迹规划的方法和技术，旨在提高其运动效率和精度。通过优化路径设计，减少碰撞风险，并增强系统的响应能力。 超全的轨迹规划方案适用于机械臂和移动机器人。
     
  • 足式机器人平衡算法文档“Legged Robots that Balance”.doc1
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    这份文档探讨了足式机器人的平衡算法，提供了设计和实现能够在各种地形上稳定行走的四足或双足机器人的关键理论和技术指导。 第1章 简介 为什么研究腿足式机器人？动力学与平衡性的提升可以增强机器人的机动性。接下来将简要回顾一下腿式机械的研究历程以及主动平衡技术的发展历史，并介绍奔跑机器人的相关知识。在运行控制方面，我们将它细分为三个部分进行讨论。 此外，在三维空间中探索和实现这些技术和理论具有重要意义。
     
  • 离散控制Matlab代码-应用于腿式机器人: Legged-Robot
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    本项目提供了一套基于MATLAB的离散控制系统代码，专为研究与开发四足机器人（Legged-Robot）而设计。通过精确控制算法，实现对复杂地形的有效导航和稳定移动。 这是在EPFL的腿机器人课程中的最终项目成果，涵盖了双足步行机器人的动力学建模与分析。 为了运行步行机器人的仿真，请转到主文件夹中的main.m文件。 如需调整行走速度，在control文件夹内的control_hyper_parameter.m中可以找到不同速度所需的参数设置。提供的速度包括0.4m/s、0.6m/s、0.8m/s、1.0m/s、1.2m/s和1.5m/s。 运行特定速度的代码时，只需取消对应其他速度下被注释掉的相关参数即可，默认情况下使用的是最低行走速度（即0.4m/s）。 若想查看每个时间步骤内的离散平均速度而非连续曲线v_h，在MATLAB中可以执行相应的命令输出每一步的平均值。 要向机器人添加外部扰动，需进入control文件夹中的control.m，并取消注释u_ext = perturbation(q, step_number)这一行代码。 通过analyst.m和analyge_2.m两个脚本将显示用于分析的数据图表。如希望更清晰地观察每个图，请使用main.m中analyze_2(sln)的相应命令。 若想直观查看所有图形，可直接执行analyze(sln)指令。
     
  • 双足与四足步行机器人的Legged Robots For Bullet（基于PyBullet）
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    本项目运用PyBullet物理引擎开发了双足及四足行走机器人模拟系统，旨在研究和优化腿足式机器人的运动控制与平衡能力。 腿机器人该存储库是使用pybullet的步行机器人模拟器。要求安装PyBullet、control和scipy这些软件包，可以通过pip命令进行安装： ``` pip install pybullet pip install control pip install scipy ``` 双足示例：example_preview_control.py 四足逆运动学示例：example_stand_up.py
     
  • Mininet-Load-Balancing: 利用Mininet SDN进行负载均衡并优化服务器响应时间的实验
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    本研究利用Mininet SDN平台开展负载均衡实验，旨在通过优化流量分配来减少服务器延迟，提高网络服务效率和用户体验。 介绍 我们使用Mininet创建了虚拟现实软件定义网络，并提供了一个功能丰富的Python API来支持开发、测试与实验仿真网络的项目。在该项目中，已经构建了两种拓扑结构：一种是树形拓扑，另一种是星型拓扑，每种都包含6个节点并利用不同的参数进行配置以模拟实际场景中的网络环境。同时，在这两种不同类型的拓扑结构上应用Python脚本进行了负载测试和负载平衡的实验。尽管当前实现尚未完全达到行业标准水平，但未来仍有改进的空间。 拓扑结构 在创建与开发网络拓扑时，我们使用了Mini Edit工具（该程序包含于repo中的miniedit.py文件内），它可以帮助构建所需的网络布局。最终通过此工具生成并采用了以下的拓扑设计。