机器人模拟器(python)

文章目录

    • [🧩 一、目标:模拟四足机器人行走](#🧩 一、目标:模拟四足机器人行走)
    • [🚀 二、推荐的仿真软件(按层次)](#🚀 二、推荐的仿真软件(按层次))
    • [🧠 三、首选推荐:PyBullet(简洁 + 强大 + Python 原生)](#🧠 三、首选推荐:PyBullet(简洁 + 强大 + Python 原生))
      • [✅ 优点:](#✅ 优点:)
    • [💻 四、PyBullet 示例:机器狗步态仿真](#💻 四、PyBullet 示例:机器狗步态仿真)
      • [🦿 效果:](#🦿 效果:)
    • [🧱 五、如何建立自己的机器人模型](#🧱 五、如何建立自己的机器人模型)
    • [🧰 六、进阶:在仿真中使用你的 Python 控制算法](#🧰 六、进阶:在仿真中使用你的 Python 控制算法)
    • [🔬 七、其他可选方案对比](#🔬 七、其他可选方案对比)
    • [🧭 八、推荐你的路线](#🧭 八、推荐你的路线)

模拟机器狗(四足机器人)行走 ,就需要一个物理仿真环境(physics simulator) 来计算动力学、接触力、摩擦、重力等因素。


🧩 一、目标:模拟四足机器人行走

你想要实现的其实是:

"给出 8 个舵机的控制信号 → 模拟四条腿的运动 → 在地面上行走、平衡、甚至转向"

这就需要:

  1. 刚体动力学引擎(Rigid-body physics)
  2. 可视化渲染(3D显示)
  3. 控制接口(Python API 来发指令)

🚀 二、推荐的仿真软件(按层次)

难度 软件 特点 推荐用途
⭐ 初学者 🐍 PyBullet 免费、Python原生、易上手、可加载URDF模型 快速模拟机器人行走/平衡
⭐⭐ 中级 Webots 带3D界面,物理逼真,URDF支持好 教育与研究级仿真
⭐⭐⭐ 高级 Gazebo + ROS 2 工业级,控制/传感/通信完整 ROS机器人系统仿真
⭐⭐⭐⭐ 专业 NVIDIA Isaac Gym / Isaac Sim GPU加速,支持强化学习 机器狗AI训练、控制策略优化
⭐⭐⭐⭐ 可视化 Unity + ROS Bridge 图形极美,但物理建模需自己实现 可做机器人展示或游戏化演示

🧠 三、首选推荐:PyBullet(简洁 + 强大 + Python 原生)

PyBullet 是最适合你当前阶段的仿真框架。

👉 它轻量、安装简单、和你的 Python 控制逻辑完美衔接。

✅ 优点:

  • 直接用 Python 控制舵机;
  • 内置重力、摩擦、碰撞检测;
  • 支持导入 URDF、SDF、MJCF 模型;
  • 可实时可视化;
  • 可输出关节角度、速度、受力等信息。

💻 四、PyBullet 示例:机器狗步态仿真

以下是一个最小可运行示例(不需要真实机器人)👇

python 复制代码
import pybullet as p
import pybullet_data
import time
import math

# === 初始化物理引擎 ===
physicsClient = p.connect(p.GUI)
p.setAdditionalSearchPath(pybullet_data.getDataPath())
p.setGravity(0, 0, -9.8)

# 加载地面和机器人模型
planeId = p.loadURDF("plane.urdf")

# 这里可换成你的机器人URDF,比如 quadruped.urdf
robotStartPos = [0, 0, 0.2]
robotStartOrientation = p.getQuaternionFromEuler([0, 0, 0])
robotId = p.loadURDF("quadruped/minitaur.urdf", robotStartPos, robotStartOrientation)

# === 控制参数 ===
nJoints = p.getNumJoints(robotId)
print("机器人关节数:", nJoints)

t = 0
while True:
    for j in range(nJoints):
        target = 0.3 * math.sin(2 * math.pi * 0.5 * t + j)  # 简单的正弦步态
        p.setJointMotorControl2(robotId, j, p.POSITION_CONTROL, targetPosition=target)
    p.stepSimulation()
    time.sleep(1./240.)
    t += 1./240.

🦿 效果:

  • 运行后,会出现一个可视化窗口;
  • 四条腿会周期性摆动(模拟步态);
  • 你可以在上方菜单中拖动视角,观察腿部运动;
  • 如果改 URDF,可用你自己的机器人模型。

🧱 五、如何建立自己的机器人模型

PyBullet 使用 URDF 文件(Unified Robot Description Format,XML 格式)来描述机器人结构。

例如,下面是一个两段式机械腿的 URDF 简化片段:

xml 复制代码
<link name="hip_link">
  <visual>
    <geometry><box size="0.02 0.02 0.05"/></geometry>
  </visual>
</link>

<joint name="hip_to_knee" type="revolute">
  <parent link="hip_link"/>
  <child link="knee_link"/>
  <origin xyz="0 0 -0.05"/>
  <axis xyz="1 0 0"/>
  <limit lower="-1.57" upper="1.57" effort="1" velocity="1"/>
</joint>

<link name="knee_link">
  <visual>
    <geometry><box size="0.02 0.02 0.05"/></geometry>
  </visual>
</link>

你可以用这种结构组合出完整的 8 舵机四足模型(四条腿 × 2 关节)。


🧰 六、进阶:在仿真中使用你的 Python 控制算法

你的真实控制逻辑(比如上次写的 gait 函数)可以直接移植:

  • 把每条腿的 (x,z) 转换成目标角度 (θ1, θ2)
  • p.setJointMotorControl2() 发送角度控制;
  • p.getJointState() 获取当前角度反馈;
  • p.getBasePositionAndOrientation() 读取机体位姿。

这样就可以完全在仿真中测试步态算法,再移植到真实机器狗上。


🔬 七、其他可选方案对比

框架 是否免费 可视化 动力学逼真度 Python 支持 适合用途
PyBullet 中等偏上 ✅ 原生 步态算法 / 教学 / 强化学习
Webots ✅ 优秀 教学 / 控制仿真
Gazebo + ROS2 一般 极高 ✅(复杂) 工程级多机器人
Isaac Gym ⚠️ 免费但需GPU ✅ 优秀 极高 强化学习 / 机器狗AI训练
Unity + ROS Bridge ⭐⭐⭐⭐ 可定制 需C# 视觉化演示 / 游戏化模拟

🧭 八、推荐你的路线

你现在的方向是"自己编写控制逻辑 + 想观察行走效果",

所以建议这样一步步来:

  1. 第一步:PyBullet 模拟舵机动作

    • 使用 minitaur.urdf 或自己写的 8 舵机模型;
    • 把你的 gait 代码接进去。
  2. 第二步:加上传感反馈

    • 调用 getBasePositionAndOrientation() 看机体是否前进;
    • 记录足端轨迹与角度数据。
  3. 第三步:优化步态或引入平衡控制

    • 加入 PID 或 CPG(中央模式发生器);
    • 让仿真机器人在地面上稳定行走。

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