mini-cheetah-pybullet
mini-cheetah-pybullet
四足/人形机器人
1/5
🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
在PyBullet中实现mini cheetah的MPC和WBC。
这是一个基于PyBullet仿真环境的四足机器人控制项目，专门针对麻省理工学院（MIT）开发的Mini Cheetah机器人进行运动控制算法实现。项目核心整合了模型预测控制（MPC）与全身控制（WBC）两大关键技术，其中MPC部分源自Derek-TH-Wang的开源仓库，而项目团队在此基础上新增了WBC模块，形成了完整的控制闭环。
标签
项目特点
在 PyBullet 仿真环境中实现 mini cheetah 四足机器人控制
集成模型预测控制（MPC）与全身控制（WBC）算法
支持多种步态切换：跳跃、小跑、奔跑、踱步、行走等
基于 ROS 通信架构，通过服务调用控制机器人模式
提供完整的仿真运行流程和步态切换指令
技术规格
| 仿真环境 | PyBullet |
|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu 16.04/18.04 |
| ROS版本 | Kinetic/Melodic |
| 编程语言 | Python3 |
| 依赖库 | pybullet, numpy, ROS |
| 控制算法 | MPC（模型预测控制）+ WBC（全身控制） |
| 步态类型 | 10种（跳跃、小跑、奔跑、踱步、行走等） |
项目资源
搜索资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Ubuntu 16.04/18.04 | 1 | — | 操作系统 |
| ROS Kinetic/Melodic | 1 | — | 机器人操作系统 |
| Python3 | 1 | — | 编程语言环境 |
| PyBullet | 1 | — | 物理仿真引擎 |
| NumPy | 1 | — | 数值计算库 |
能力画像
⚪ 记忆与知识检索: 2/5
🔵 逻辑推演: 4/5
⚪ 表达与交流: 1/5
⚪ 感知与观察: 2/5
🔵 数理与计算: 5/5
⚪ 动手与操作: 1/5
⚪ 狂热与坚持: 3/5
🔵 创造与创新: 3/5
所需技能
💻 **编程能力**：需要掌握 Python3 编程，理解 ROS 通信机制和服务调用
⚡ **电子电路**：不需要，纯软件仿真项目
🔧 **动手能力**：不需要硬件搭建，但需要配置 Ubuntu 和 ROS 环境
适用场景
四足机器人控制算法的研究与验证
模型预测控制（MPC）和全身控制（WBC）算法的学习与实验
机器人步态规划与控制策略的仿真测试
机器人学课程中四足机器人控制的教学演示