1.mit是电电机什么大学
2.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(一)|系统方案及硬件解析
3.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十四)运动控制器源码解析---四足机器人浮动基动力学模型创建
4.MIT Mini Cheetah 的驱动与结构原理解读以及对尺寸效应的思考
5.MIT cheetah源码业务层逻辑简介
6.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十二)电机控制器FOC算法剖析
mit是什么大学
mit是麻省理工学院，是机源世界著名私立研究型大学。麻省理工学院的控制工程系是最知名、申请人最多和最“难读”的电电机学系，并曾连续七届获得美国工科研究生课程冠军。机源
扩展资料
麻省理工学院素以顶尖的控制总裁导航系统源码工程与技术而著名，拥有麻省理工人工智能实验室（MIT CSAIL）、电电机林肯实验室（MIT Lincoln Lab）和麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab），机源其研究人员发明了万维网（www）、控制GNU系统、电电机Emacs编辑器、机源RSA算法等等。控制该校的电电机计算机工程、电机工程等诸多工程学领域在-年软科世界大学学科排名中位列世界前五，机源在-年US News美国研究生院排名中位列工程学第一、控制计算机科学第一，与斯坦福大学、加州大学伯克利分校一同被称为工程技术界的学术领袖。截至年月，麻省理工学院的校友、教职工及研究人员中，共产生了位诺贝尔奖得主（世界第五）、8位菲尔兹奖得主（世界第七）以及位图灵奖得主（世界第二）。
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(一)|系统方案及硬件解析
欢迎踏上MIT Min Cheetah机械狗的探索之旅 这款创新的机器人设计以精妙的工程理念，满足了严格的指标需求。重量控制在9公斤，兼顾平衡与动作灵活性，动态控制包括跳跃、站立等高难度动作，展现出出色的仿百度源码运动学与动力学性能。 系统架构揭秘: 每只机械腿由三个电机驱动，搭配STM处理器实现高级控制。采用FOC算法，每个腿部装置配备个电机加上一个STM，通过CAN总线高效传递指令，构建出智能互联的腿部网络。 腿部动作艺术: 摆动腿通过精准的轨迹跟踪，实现与触地腿力控的无缝切换，确保动态平衡。控制器间的切换策略，如同舞蹈编排，确保每个动作流畅而准确。 姿态与控制的精密同步: IMU传感器的精确数据，为机械狗提供实时的位姿信息。姿态估计通过陀螺仪和加速度计，速度与姿态反馈则利用卡尔曼滤波与腿部编码器的融合，确保精准定位。 用户可通过无线遥控，轻松发送平动速度和转向指令，操控机械狗的行进。而核心算法则是操控的神经中枢，将操作指令转化为机械腿的精确动作。 机械工程与电机选择的精妙之处: 四肢设计灵感来源于角马，适应爬楼梯的灵活性。膝关节位置优化，降低惯性，确保动态性能。电机选用了高能密度、无刷设计，仿美团外卖源码配合行星齿轮组，提供强大的承载力和低速运行效率。 齿轮、轴承和驱动器的选用，无不体现出对效率与耐用性的考量。嵌入式硬件设计更是精巧，UP board搭载Cortex-A8处理器负责复杂运算，与i7级调试PC通过以太网协同工作，数据转换板和STMF4通过CAN总线实现高效通信。 无线通信细节也颇具匠心，如电机通讯频率限制、SPI时钟设置，以及PC与硬件间的指令与数据格式，都经过精心设计，确保数据交互的轻量和高效。 最后，mbedOS作为轻量级操作系统，为CortexM处理器提供了易用的硬件驱动支持，让开发者如驾驭Arduino般游刃有余。随着我们深入挖掘，即将揭示无刷电机FOC控制算法的奥秘，揭示MIT Min Cheetah机械狗设计的更多精髓。 请继续关注我们的后续内容，一同揭开MIT Min Cheetah机械狗设计背后的科技魅力，期待你的反馈和共同进步。干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十四)运动控制器源码解析---四足机器人浮动基动力学模型创建
干货MIT Min Cheetah机械狗设计详解（十四）：动力学模型创建 对于机器人爱好者和初入机器人领域的专业人士，开源MIT Min Cheetah系列设计无疑是一份宝贵资源。本文将深入探讨RobotRunner核心模块，包括数据更新、排行榜网站源码步态规划、控制算法和命令发送，尤其是关键的浮动基动力学模型构建。 首先，我们从单刚体动力学模型开始，简化机械狗的复杂动态，计算足底反作用力，但此方法在高速运动时并不适用。为解决高速情况下的适应性，浮动基动力学模型引入，它在单刚体基础上优先满足动态响应，如WBC控制器的需要。模型创建包括：浮动基动力学模型参数设置：定义机械狗整体的配置空间和关节自由度，引入6个表示身体浮动基的自由度。
广义惯量和空间惯量：每个连杆和关节电机的广义惯性张量（包括质量、质心位置和旋转惯量）是动力学计算的基础。
连杆位置向量：这些参数用于后续的运动旋量计算。
浮动基动力学模型：以拉格朗日单腿动力学为基础，考虑机械狗整体的运动状态和力矩映射。
动力学方程的构造：包括动力学方程组、约束方程和构型角度约束，以及外力和转矩的关系。
代码中，通过`forwardKinematics()`函数计算关节和连杆的空间变换，为求解质量矩阵、非惯性力矩阵和接触雅可比矩阵做准备。在冗余自由度的系统中，浮动基动力学模型与WBC结合，最终计算出关节的说说源码控制参数。 总结，浮动基动力学模型的创建是实现高精度控制的关键步骤，它为后续的动力学方程求解提供了关键参数。理解这些核心概念，将有助于深入理解四足机器人动态控制的奥秘。MIT Mini Cheetah 的驱动与结构原理解读以及对尺寸效应的思考
本文深入剖析了MIT Mini Cheetah的驱动设计和硬件结构，并对这类爆发式跳跃运动的尺寸效应进行了思考。
在驱动设计上，MIT Mini Cheetah秉持控制成本、追求高性能的原则，将单个驱动器的成本控制在美元左右，电机选用类似T-Motor U8型号，采用大扭矩密度电机与低减速比齿轮箱结合，实现大扭矩密度、高反向驱动能力和高力控通频带宽能力。驱动器采用的本体驱动器（Proprioceptive Actuator）理念，无需额外机械结构和昂贵传感器，直接利用电机电流环和减速比实现力控。电机扭矩/电流特性线性关系良好，最大电流时误差约%。行星齿轮减速方案，减速比为6:1，电机嵌入行星齿轮箱中，提供紧凑、轻量化效果。
整体平台结构设计遵循减少惯量和自身质量的原则，采用驱动器上置布局，单腿自由度分配为Roll-Pitch-Pitch形式。膝关节Pitch驱动器上移后使用带传动。通过有限元分析进行轻量化设计，采用双手肘式腿部构型，增大腿部工作空间。
作者认为，尺寸效应在关节式机器人爆发运动能力中起重要作用。随着机器人尺寸扩大，对驱动器功率输出密度要求提高，技术实现难度增加。举例来说，假设机器人尺寸扩大n倍，质量增长n^2量级，所需驱动扭矩增长n^3量级。现有电机扭矩与功率输出之间存在4次方增长与2次方增长的区别，增大机器人尺寸会带来极大挑战，而缩小尺寸则能获得较大优势。
以MIT Mini Cheetah为例，尽管驱动器性能不如Cheetah 2&3，但通过尺寸效应实现更惊艳的后空翻。驱动器设计时考虑了Cheetah 3的尺寸，理论上密度应一致，但实验后发现实际功率密度小于预期。自然界中也存在类似情况，如跳蚤跳跃身长多倍的高度，而大象则难以蹦跶。
文章最后讨论了尺寸效应在机器人跳跃运动中的影响，并提供了不同尺寸机器人驱动原理的Demo。作者对Benjamin G. Katz的硕士毕业论文表示高度赞赏，认为其工作达到了超一流水准，尽管没有解决驱动器能量密度问题，但对硬件平台和代码的开放性给予了高度评价。
本文为读书笔记性质，如发现错误或不足之处，请指正。
MIT cheetah源码业务层逻辑简介
MIT Cheetah机器人源码揭示了其业务层逻辑的全面体系结构。自从MIT公开了Cheetah Mini的完整资料，包括主控源代码、电机驱动源代码、控制板硬件PCB设计以及本体结构资料后，这款腿部型机器人的研发在国内受到了广泛关注，从而催生了多个基于此平台的机器人研发团队。 整体系统由个电机驱动单元、一个数据转接板SPIne、一台主控电脑、一个手柄以及一个缺省状态的IMU组成。个电机驱动单元通过CAN总线和数据转接板SPIne连接，分别控制着Cheetah腿部的关节电机，每条腿由三个关节组成。SPIne模块由两个STM芯片构成，负责主控数据的分发到驱动以及驱动反馈数据的打包。主控部分采用开源ethercat协议栈soem，支持两种通信方式：spi通信频率为Hz，ethercat通信频率为Hz。目前推测SPIne上可能仅支持spi通信。主控部分是一个计算机，通过USB连接手柄，实现手动控制，并包含上位机软件及仿真器代码，用于配置主控单元的控制参数和下发指令信息。 主控部分业务逻辑主要通过多态设计实现多种控制类型，包括MIT_Controller、MiniCheetahSpi_Controller、JPos_Controller等。用户可根据已有功能模块继承基类RobotController，在Cheetah Software/user目录下创建自定义控制器。JPos_Controller提供参考示例，算法完整实现则需参考MIT_Controller模块调用。 程序运行模式分为仿真模式和实际控制模式，通过main_helper函数进行加载启动。HardwareBridge实现加载实际控制程序流程，从Cheetah3HardwareBridge.run()开始，执行控制器硬件初始化、配置参数加载以及算法功能模块初始化，随后启动多个任务，包括可视化线程、日志线程、手柄通信线程、IMU通信线程、关节电机通信线程和周期回调主控线程。 主控线程周期回调执行关键操作，包括更新数据、步态规划、外部输入转换、状态机运行以及控制数据更新。具体操作如下：更新数据：通过运动学和雅可比计算，将电机传回的关节角度和角速度信息转换为机器人腿部末端的速度和位置信息。
步态规划：对机器人步态进行规划，内容涉及算法细节，后续将单独分析。
外部输入转换：将外部指令转换为机器人本体的位姿控制信息，包括机器人位姿和位姿速度，共计组外部控制量。
状态机运行：执行机器人集成动作的状态机，进行动力学、步态规划、MPC控制等核心算法计算，周期性更新legController中command信息，通过调用legController中的updateCommand更新电机控制相关通信数据寄存器。
控制数据更新：将机器人控制核心的输出控制数据写入相关寄存器，通过spi接口输入到电机驱动，控制电机运行。
对于仿真部分，由于需要接入罗技F手柄才能进行仿真。因未配备手柄，源代码被相应修改，以便实现仿真运行。干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十二)电机控制器FOC算法剖析
电机控制器FOC算法详解 在开源MIT Min cheetah机械狗设计系列的第十二部分，我们将深入探讨电机控制器的固件源码。核心部分包括四个关键环节：编码器数据处理：滤波和偏差消除，确保编码器数据的准确性和稳定性。
FOC算法：焦点（FOC）算法用于精确控制电机，通过Park和Clark变换，结合PID控制，实现高效、精确的电机驱动。
PID控制算法：基于位置和速度指令，进行实时电流调整。
系统通信：电机控制器接收和上传状态，与SPIne固件通过特定命令和反馈进行交互。
电机控制涉及逆变器、无刷电机、磁编码器等组件，核心算法通过将期望速度和转矩转换成电机能理解的控制信号，确保机械狗按照预期运行。 编码器校准涉及相序判断和零位对齐，通过校正消除误差，确保位置信息的精确。编码器值误差消除则是通过滤波和线性化，将机械误差转换为可管理的电气误差。 FOC算法部分，包括两相电流采样、DQ0变换、反变换，以及PID控制器的应用，保证了电机在各种条件下的稳定性能。整个控制流程在定时器驱动下运行，体现出了精细的算法设计与调试的重要性。 后续章节将转向UPboard运动算法程序的解析，这个部分包含动力学模型、步态规划等复杂内容，将逐步揭示机械狗动力系统背后的精密构造。
