双足机器人基于ADAMS与Matlab的联合仿真

双足机器人基于ADAMS与Matlab的联合仿真一、本文概述Overviewofthisarticle随着机器人技术的飞速发展，双足机器人在许多领域，如救援、服务、娱乐等，展现出了巨大的应用潜力。双足机器人的设计与控制是一个复杂而精细的任务，它涉及到机械结构设计、运动学分析、动力学建模以及高级控制算法等多个方面。为了有效地评估和优化双足机器人的性能，进行精确的仿真分析是必不可少的。本文旨在探讨基于ADAMS（AutomatedDynamicAnalysisofMechanicalSystems）与Matlab的联合仿真在双足机器人研究中的应用。Withtherapiddevelopmentofroboticstechnology,bipedalrobotshaveshownenormouspotentialinmanyfields,suchasrescue,service,entertainment,etc.Thedesignandcontrolofbipedalrobotsisacomplexanddelicatetaskthatinvolvesmultipleaspectssuchasmechanicalstructuredesign,kinematicanalysis,dynamicmodeling,andadvancedcontrolalgorithms.Accuratesimulationanalysisisessentialforeffectivelyevaluatingandoptimizingtheperformanceofbipedalrobots.ThisarticleaimstoexploretheapplicationofjointsimulationbasedonADAMS(AutomatedDynamicAnalysisofMechanicalSystems)andMatlabintheresearchofbipedalrobots.ADAMS是一款专业的多体动力学仿真软件，它能够准确模拟机械系统的运动学和动力学行为。而Matlab则是一款功能强大的数值计算环境和编程语言，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。通过联合使用ADAMS和Matlab，我们可以实现双足机器人的高效建模、仿真和优化。ADAMSisaprofessionalmulti-bodydynamicssimulationsoftwarethatcanaccuratelysimulatethekinematicsanddynamicbehaviorofmechanicalsystems.Matlab,ontheotherhand,isapowerfulnumericalcomputingenvironmentandprogramminglanguagewidelyusedinfieldssuchasalgorithmdevelopment,datavisualization,dataanalysis,andnumericalcomputation.BycombiningADAMSandMatlab,wecanachieveefficientmodeling,simulation,andoptimizationofbipedalrobots.本文首先介绍双足机器人的基本结构和运动原理，然后详细阐述如何利用ADAMS进行机械系统的建模和仿真。接着，我们将讨论如何在Matlab中实现机器人的控制算法，并介绍如何将ADAMS与Matlab进行联合仿真。我们将通过实例演示基于ADAMS与Matlab的联合仿真在双足机器人研究中的应用，并分析其优越性和局限性。Thisarticlefirstintroducesthebasicstructureandmotionprincipleofbipedalrobots,andthenelaboratesindetailonhowtouseADAMSformechanicalsystemmodelingandsimulation.Next,wewilldiscusshowtoimplementcontrolalgorithmsforrobotsinMatlabandintroducehowtoperformjointsimulationbetweenADAMSandMatlab.WewilldemonstratetheapplicationofjointsimulationbasedonADAMSandMatlabinbipedalrobotresearchthroughexamples,andanalyzeitsadvantagesandlimitations.本文旨在为双足机器人的研究人员和工程师提供一种有效的仿真方法，帮助他们更好地理解和优化双足机器人的性能。也希望本文能够为相关领域的研究者提供有益的参考和启示。Thisarticleaimstoprovideaneffectivesimulationmethodforresearchersandengineersofbipedalrobots,helpingthembetterunderstandandoptimizetheperformanceofbipedalrobots.Ialsohopethatthisarticlecanprovideusefulreferenceandinspirationforresearchersinrelatedfields.二、双足机器人模型建立Establishmentofbipedalrobotmodel在双足机器人的仿真研究中，模型的建立是至关重要的一步。本章节将详细阐述如何在ADAMS（AutomatedDynamicAnalysisofMechanicalSystems）环境中建立双足机器人的模型，并通过与Matlab的联合仿真，实现机器人的动态运动分析。Inthesimulationresearchofbipedalrobots,theestablishmentofmodelsisacrucialstep.ThischapterwillexplainindetailhowtoestablishabipedalrobotmodelintheADAMS(AutomatedDynamicAnalysisofMechanicalSystems)environment,andachievedynamicmotionanalysisoftherobotthroughjointsimulationwithMatlab.我们在ADAMS中创建双足机器人的三维模型。这个模型需要精确地反映机器人的物理特性和结构布局，包括腿部、躯干、关节、马达等各个组成部分。每个部分都需要根据其实际尺寸和质量属性进行建模，以保证仿真的准确性。同时，我们还需要定义关节的运动范围和连接方式，以便在后续的仿真中模拟机器人的行走和平衡控制。Wecreatea3DmodelofabipedalrobotinADAMS.Thismodelneedstoaccuratelyreflectthephysicalcharacteristicsandstructurallayoutoftherobot,includingvariouscomponentssuchaslegs,torso,joints,motors,etc.Eachpartneedstobemodeledbasedonitsactualsizeandqualityattributestoensuretheaccuracyofthesimulation.Atthesametime,wealsoneedtodefinetherangeofmotionandconnectionmethodsofthejointsinordertosimulatethewalkingandbalancecontroloftherobotinsubsequentsimulations.在模型建立过程中，我们采用了ADAMS的参数化建模技术。这种技术允许我们通过修改参数来快速调整模型的结构和尺寸，从而方便地进行多种不同的仿真实验。我们还利用ADAMS的约束和驱动功能，为机器人模型添加了关节驱动和约束条件，使其能够模拟真实的行走过程。Intheprocessofmodelbuilding,weadoptedADAMSparametricmodelingtechnology.Thistechnologyallowsustoquicklyadjustthestructureandsizeofthemodelbymodifyingparameters,makingitconvenienttoconductvarioussimulationexperiments.WealsoutilizedtheconstraintanddrivingfunctionsofADAMStoaddjointdrivingandconstraintconditionstotherobotmodel,enablingittosimulatetherealwalkingprocess.完成ADAMS中的模型建立后，我们还需要将其与Matlab进行联合。这主要是通过Matlab的Simulink模块实现的。我们将ADAMS中的模型导出为Simulink可以识别的格式，然后在Simulink中搭建机器人的控制系统。这个控制系统可以包括步态规划、平衡控制、传感器数据处理等多个部分，用于模拟机器人在实际环境中的行为。AftercompletingthemodelestablishmentinADAMS,wealsoneedtocombineitwithMatlab.ThisismainlyachievedthroughtheSimulinkmoduleofMatlab.WeexportthemodelsinADAMStoaformatrecognizedbySimulink,andthenbuildthecontrolsystemoftherobotinSimulink.Thiscontrolsystemcanincludemultiplepartssuchasgaitplanning,balancecontrol,sensordataprocessing,etc.,tosimulatethebehaviorofrobotsinactualenvironments.通过ADAMS与Matlab的联合仿真，我们可以对双足机器人的行走过程进行动态模拟和分析。这种联合仿真的方法不仅提高了仿真的效率和准确性，还为我们提供了一个强大的工具，用于研究机器人的运动特性和控制策略。在接下来的章节中，我们将详细介绍如何利用这个联合仿真平台进行双足机器人的运动分析和优化。ThroughthejointsimulationofADAMSandMatlab,wecandynamicallysimulateandanalyzethewalkingprocessofbipedalrobots.Thisjointsimulationmethodnotonlyimprovestheefficiencyandaccuracyofsimulation,butalsoprovidesuswithapowerfultoolforstudyingthemotioncharacteristicsandcontrolstrategiesofrobots.Inthefollowingchapters,wewillprovideadetailedintroductiontohowtousethisjointsimulationplatformformotionanalysisandoptimizationofbipedalrobots.三、运动学分析Kinematicanalysis在双足机器人的设计和控制中，运动学分析是至关重要的一步。运动学主要关注机器人各关节和链接之间的相对位置和速度，而不涉及产生这些运动的力和力矩。对于双足机器人而言，运动学分析有助于理解机器人在行走、跑步或其他动态行为中的姿态和运动轨迹。Kinematicanalysisisacrucialstepinthedesignandcontrolofbipedalrobots.Kinematicsmainlyfocusesontherelativepositionsandvelocitiesbetweenthejointsandlinksoftherobot,withoutinvolvingtheforcesandtorquesthatgeneratethesemovements.Forbipedalrobots,kinematicanalysishelpstounderstandtheirpostureandmotiontrajectoryduringwalking,running,orotherdynamicbehaviors.在本次研究中，我们利用ADAMS（AutomatedDynamicAnalysisofMechanicalSystems）软件进行了双足机器人的运动学分析。ADAMS作为一款强大的多体动力学仿真软件，能够准确模拟机器人的复杂运动，并输出各关节的位移、速度和加速度等关键数据。Inthisstudy,weconductedkinematicanalysisofabipedalrobotusingADAMS(AutomatedDynamicAnalysisofMechanicalSystems)software.ADAMS,asapowerfulmulti-bodydynamicssimulationsoftware,canaccuratelysimulatethecomplexmotionofrobotsandoutputkeydatasuchasdisplacement,velocity,andaccelerationofeachjoint.我们建立了双足机器人的三维模型，并在ADAMS中进行了装配。模型包含了机器人的所有主要部件，如大腿、小腿、足部以及骨盆等。我们设定了各关节的运动范围，并基于机器人的设计参数，如连杆长度、关节角度等，进行了初始姿态的设定。Weestablisheda3DmodelofthebipedalrobotandassembleditinADAMS.Themodelincludesallthemaincomponentsoftherobot,suchasthethighs,calves,feet,andpelvis.Wesetthemotionrangeofeachjointandsettheinitialposturebasedonthedesignparametersoftherobot,suchaslinklength,jointangle,etc.接着，我们利用ADAMS的运动学仿真功能，模拟了机器人在不同步态下的运动情况。通过调整各关节的驱动函数，我们可以控制机器人的行走、跑步等动作。在仿真过程中，ADAMS能够实时计算出机器人的运动轨迹和各关节的状态信息。Next,weutilizedthekinematicsimulationfunctionofADAMStosimulatethemotionoftherobotindifferentgaits.Byadjustingthedrivingfunctionsofeachjoint,wecancontroltherobot'smovementssuchaswalkingandrunning.Duringthesimulationprocess,ADAMScancalculatetherobot'smotiontrajectoryandthestatusinformationofeachjointinrealtime.为了更深入地分析机器人的运动学特性，我们将ADAMS与Matlab进行了联合仿真。Matlab作为一款强大的数学计算和数据处理软件，能够方便地处理和分析ADAMS输出的数据。我们通过Matlab编程，提取了机器人在仿真过程中的关键数据，如各关节的位移、速度和加速度等，并进行了进一步的分析和处理。Inordertoconductamorein-depthanalysisofthekinematiccharacteristicsoftherobot,weconductedajointsimulationusingADAMSandMatlab.Matlab,asapowerfulmathematicalcalculationanddataprocessingsoftware,canconvenientlyprocessandanalyzethedataoutputbyADAMS.WeusedMatlabprogrammingtoextractkeydataoftherobotduringthesimulationprocess,suchasdisplacement,velocity,andaccelerationofeachjoint,andconductedfurtheranalysisandprocessing.通过运动学分析，我们得到了机器人在不同步态下的运动轨迹和各关节的状态信息。这些数据为我们后续的动力学分析和控制策略设计提供了重要的参考依据。我们也发现了机器人在某些动作中可能存在的问题和不足，为后续的改进和优化提供了指导。Throughkinematicanalysis,weobtainedthemotiontrajectoryandjointstatusinformationoftherobotunderdifferentgaits.Thesedataprovideimportantreferencebasisforoursubsequentdynamicanalysisandcontrolstrategydesign.Wehavealsoidentifiedpotentialissuesandshortcomingsofrobotsincertainactions,providingguidanceforsubsequentimprovementsandoptimizations.基于ADAMS与Matlab的联合仿真方法，我们成功地进行了双足机器人的运动学分析。这为机器人的设计和控制提供了重要的支持，也为后续的研究工作奠定了坚实的基础。BasedonthejointsimulationmethodofADAMSandMatlab,wesuccessfullyconductedkinematicanalysisofabipedalrobot.Thisprovidesimportantsupportforthedesignandcontrolofrobots,andalsolaysasolidfoundationforsubsequentresearchwork.四、动力学仿真Dynamicsimulation在双足机器人的研究中，动力学仿真扮演着至关重要的角色。通过动力学仿真，我们可以预测机器人在不同运动状态下的行为表现，为机器人的设计和控制策略提供重要的参考依据。本文采用ADAMS与Matlab的联合仿真方法，对双足机器人的动力学特性进行了深入研究。Intheresearchofbipedalrobots,dynamicsimulationplaysacrucialrole.Throughdynamicsimulation,wecanpredictthebehaviorofrobotsindifferentmotionstates,providingimportantreferenceforthedesignandcontrolstrategiesofrobots.ThisarticleusesthejointsimulationmethodofADAMSandMatlabtoconductin-depthresearchonthedynamiccharacteristicsofbipedalrobots.我们在ADAMS中建立了双足机器人的虚拟样机模型。该模型包括了机器人的所有机械结构、关节和驱动器，以及它们之间的运动学和动力学关系。通过设置合理的约束条件和运动参数，我们使模型能够模拟真实机器人在各种运动场景下的行为。WehaveestablishedavirtualprototypemodelofabipedalrobotinADAMS.Thismodelincludesallthemechanicalstructures,joints,andactuatorsoftherobot,aswellastheirkinematicanddynamicrelationships.Bysettingreasonableconstraintsandmotionparameters,weenablethemodeltosimulatethebehaviorofrealrobotsinvariousmotionscenarios.接下来，我们将ADAMS中的虚拟样机模型导入到Matlab中，利用Matlab的Simulink模块进行联合仿真。在Simulink中，我们构建了双足机器人的控制系统模型，包括运动规划、姿态控制、平衡调节等多个子模块。通过设定不同的输入信号和控制策略，我们可以模拟机器人在不同任务场景下的运动表现。Next,wewillimportthevirtualprototypemodelfromADAMSintoMatlabanduseMatlab'sSimulinkmoduleforjointsimulation.InSimulink,weconstructedacontrolsystemmodelforabipedalrobot,includingmultiplesubmodulessuchasmotionplanning,attitudecontrol,andbalanceadjustment.Bysettingdifferentinputsignalsandcontrolstrategies,wecansimulatethemotionperformanceofrobotsindifferenttaskscenarios.在联合仿真过程中，ADAMS和Matlab通过数据交换接口实现实时通信。ADAMS负责提供机器人的运动学和动力学数据，而Matlab则根据这些数据调整控制策略并输出控制信号。通过这种方式，我们可以实现机器人运动的实时仿真和优化。Duringthejointsimulationprocess,ADAMSandMatlabachievereal-timecommunicationthroughdataexchangeinterfaces.ADAMSisresponsibleforprovidingkinematicanddynamicdataofrobots,whileMatlabadjustscontrolstrategiesandoutputscontrolsignalsbasedonthisdata.Throughthisapproach,wecanachievereal-timesimulationandoptimizationofrobotmotion.通过动力学仿真，我们可以得到机器人在不同运动状态下的运动轨迹、关节角度、速度和加速度等关键参数。这些参数对于评估机器人的运动性能、优化机器人的控制策略以及预测机器人的行为表现具有重要意义。Throughdynamicsimulation,wecanobtainkeyparameterssuchasmotiontrajectory,jointangle,velocity,andaccelerationoftherobotindifferentmotionstates.Theseparametersareofgreatsignificanceforevaluatingthemotionperformanceofrobots,optimizingtheircontrolstrategies,andpredictingtheirbehavioralperformance.通过ADAMS与Matlab的联合仿真方法，我们可以对双足机器人的动力学特性进行深入研究。这种方法不仅提高了仿真的精度和效率，还为机器人的设计和控制提供了有力的支持。未来，我们将进一步优化仿真方法，提高仿真的实时性和准确性，为双足机器人的实际应用打下坚实的基础。ThroughthejointsimulationmethodofADAMSandMatlab,wecanconductin-depthresearchonthedynamiccharacteristicsofbipedalrobots.Thismethodnotonlyimprovestheaccuracyandefficiencyofsimulation,butalsoprovidesstrongsupportforthedesignandcontrolofrobots.Inthefuture,wewillfurtheroptimizesimulationmethods,improvethereal-timeandaccuracyofsimulation,andlayasolidfoundationforthepracticalapplicationofbipedalrobots.五、控制算法设计与实现ControlAlgorithmDesignandImplementation控制算法是双足机器人运动的关键，其设计的好坏直接影响到机器人的稳定性和运动性能。在本研究中，我们采用了基于ADAMS与Matlab的联合仿真方法，通过设计并实现了一种适合双足机器人的控制算法，以优化其行走过程中的稳定性和动态性能。Thecontrolalgorithmisthekeytothemotionofbipedalrobots,anditsdesigndirectlyaffectsthestabilityandmotionperformanceoftherobot.Inthisstudy,weadoptedajointsimulationmethodbasedonADAMSandMatlabtodesignandimplementacontrolalgorithmsuitableforbipedalrobotstooptimizetheirstabilityanddynamicperformanceduringwalking.在选择控制算法时，我们考虑了双足机器人的特性，如非线性、时变性和不确定性。经过对比分析，我们选择了基于自适应模糊神经网络的控制算法。该算法结合了模糊逻辑和神经网络的优点，具有较强的自适应性、鲁棒性和学习能力，非常适合用于双足机器人的控制。Whenselectingcontrolalgorithms,weconsideredthecharacteristicsofbipedalrobots,suchasnonlinearity,time-varying,anduncertainty.Aftercomparativeanalysis,wehavechosenacontrolalgorithmbasedonadaptivefuzzyneuralnetwork.Thisalgorithmcombinestheadvantagesoffuzzylogicandneuralnetworks,andhasstrongadaptability,robustness,andlearningability,makingitverysuitableforthecontrolofbipedalrobots.我们根据双足机器人的动力学模型和运动学模型，设计了自适应模糊神经网络控制器。该控制器以机器人的姿态角和速度为输入，以关节力矩为输出，通过模糊逻辑和神经网络的协同作用，实现了对机器人运动状态的有效控制。同时，我们还设计了相应的权值调整算法，使得控制器能够根据实际运动情况自适应地调整参数，以提高控制性能。Wehavedesignedanadaptivefuzzyneuralnetworkcontrollerbasedonthedynamicandkinematicmodelsofthebipedalrobot.Thiscontrollertakestheattitudeangleandvelocityoftherobotasinputs,andjointtorqueasoutput.Throughthesynergisticeffectoffuzzylogicandneuralnetwork,itachieveseffectivecontroloftherobot'smotionstate.Meanwhile,wealsodesignedcorrespondingweightadjustmentalgorithmstoenablethecontrollertoadaptivelyadjustparametersbasedonactualmotionconditions,inordertoimprovecontrolperformance.在Matlab环境中，我们利用模糊逻辑工具箱和神经网络工具箱，实现了自适应模糊神经网络控制器的编程。然后，通过ADAMS与Matlab的联合仿真接口，将控制器嵌入到双足机器人的虚拟样机中。在仿真过程中，我们不断调整控制器的参数，以优化机器人的行走效果。IntheMatlabenvironment,weutilizedthefuzzylogictoolboxandneuralnetworktoolboxtoprogramanadaptivefuzzyneuralnetworkcontroller.Then,throughthejointsimulationinterfaceofADAMSandMatlab,thecontrollerisembeddedintothevirtualprototypeofthebipedalrobot.Duringthesimulationprocess,wecontinuouslyadjusttheparametersofthecontrollertooptimizethewalkingeffectoftherobot.为了验证控制算法的有效性，我们设计了一系列仿真实验。实验结果表明，采用自适应模糊神经网络控制算法后，双足机器人在行走过程中的稳定性明显提高，动态性能也得到了显著优化。该算法还具有较好的自适应性和鲁棒性，能够应对不同路况和外界干扰。Toverifytheeffectivenessofthecontrolalgorithm,wedesignedaseriesofsimulationexperiments.Theexperimentalresultsshowthatafteradoptingtheadaptivefuzzyneuralnetworkcontrolalgorithm,thestabilityofthebipedalrobotduringwalkingissignificantlyimproved,andthedynamicperformanceisalsosignificantlyoptimized.Thisalgorithmalsohasgoodadaptabilityandrobustness,andcancopewithdifferentroadconditionsandexternalinterference.通过设计并实现基于自适应模糊神经网络的控制算法，我们成功提高了双足机器人的行走稳定性和动态性能。这为后续的双足机器人研究和应用提供了有力支持。Bydesigningandimplementingcontrolalgorithmsbasedonadaptivefuzzyneuralnetworks,wehavesuccessfullyimprovedthewalkingstabilityanddynamicperformanceofbipedalrobots.Thisprovidesstrongsupportforthesubsequentresearchandapplicationofbipedalrobots.六、联合仿真实验与分析Jointsimulationexperimentsandanalysis在前面的章节中，我们已经详细描述了双足机器人的建模过程以及在ADAMS和Matlab中的环境配置。现在，我们将进行联合仿真实验，并对仿真结果进行深入分析。Inthepreviouschapters,wehavedescribedindetailthemodelingprocessofbipedalrobotsandtheirenvironmentconfigurationinADAMSandMatlab.Now,wewillconductjointsimulationexperimentsandconductin-depthanalysisofthesimulationresults.在联合仿真中，我们首先设定了机器人在ADAMS中的初始姿态和运动轨迹。然后，通过Matlab/Simulink中的控制模块，我们为机器人设计了步态生成器，并为其规划了一系列行走步态。Injointsimulation,wefirstsettheinitialposeandmotiontrajectoryoftherobotinADAMS.Then,throughthecontrolmoduleinMatlab/Simulink,wedesignedagaitgeneratorfortherobotandplannedaseriesofwalkinggaitsforit.在仿真过程中，ADAMS负责机器人运动学和动力学的计算，而Matlab/Simulink则负责生成步态并实时调整机器人的运动参数。两者之间的数据交换通过共享内存实现，保证了仿真的实时性和准确性。Duringthesimulationprocess,ADAMSisresponsibleforcalculatingtherobot'skinematicsanddynamics,whileMatlab/Simulinkisresponsibleforgeneratinggaitandadjustingtherobot'smotionparametersinrealtime.Thedataexchangebetweenthetwoisachievedthroughsharedmemory,ensuringreal-timeandaccuratesimulation.经过多次仿真实验，我们得到了机器人在不同步态下的运动数据。通过对比分析，我们发现当机器人采用自适应步态时，其行走稳定性和能量消耗均优于固定步态。我们还发现，通过优化机器人的质心轨迹和步长，可以进一步提高其行走效率。Aftermultiplesimulationexperiments,wehaveobtainedthemotiondataoftherobotunderdifferentgaits.Throughcomparativeanalysis,wefoundthatwhentherobotadoptsanadaptivegait,itswalkingstabilityandenergyconsumptionarebetterthanthoseofafixedgait.Wealsofoundthatbyoptimizingthetrajectoryandstepsizeoftherobot'scenterofmass,itswalkingefficiencycanbefurtherimproved.虽然本次联合仿真实验取得了一定的成果，但仍有许多方面值得进一步探讨。例如，我们可以尝试将更复杂的地面环境引入仿真中，以测试机器人在不同地形下的行走性能。我们还可以研究如何通过机器学习等方法，使机器人能够自适应地调整步态，以应对不同的任务需求和环境变化。Althoughcertainresultshavebeenachievedinthisjointsimulationexperiment,therearestillmanyaspectsworthfurtherexploration.Forexample,wecantrytoincorporatemorecomplexgroundenvironmentsintosimulationstotestthewalkingperformanceofrobotsindifferentterrains.Wecanalsostudyhowtousemachinelearningandothermethodstoenablerobotstoadaptivelyadjusttheirgaittocopewithdifferenttaskrequirementsandenvironmentalchanges.通过ADAMS与Matlab的联合仿真，我们可以对双足机器人的行走性能进行深入研究，为其在实际应用中的优化和改进提供有力支持。ThroughthejointsimulationofADAMSandMatlab,wecanconductin-depthresearchonthewalkingperformanceofbipedalrobots,providingstrongsupportfortheiroptimizationandimprovementinpracticalapplications.七、结论与展望ConclusionandOutlook本文详细研究了基于ADAMS与Matlab的联合仿真在双足机器人设计中的应用。通过利用ADAMS强大的多体动力学仿真能力和Matlab强大的数据处理及算法开发能力，我们成功构建了一个双足机器人的联合仿真平台。该平台不仅能够模拟机器人在各种环境下的运动情况，还能够对机器人的控制算法进行验证和优化。实验结果表明，联合仿真平台在预测机器人运动轨迹、分析机器人动力学特性以及评估控制算法效果等方面都具有很高的准确性和可靠性。ThisarticleprovidesadetailedstudyontheapplicationofjointsimulationbasedonADAMSandMatlabinthedesignofbipedalrobots.Byutilizingthepowerfulmulti-bodydynamicssimulationcapabilitiesofADAMSandthepowerfuldataprocessingandalgorithmdevelopmentcapabilitiesofMatlab,wehavesuccessfullyconstructedajointsimulationplatformforbipedalrobots.Thisplatformcannotonlysimulatethemotionofrobotsinvariousenvironments,butalsoverifyandoptimizethecontrolalgorithmsofrobots.Theexperimentalresultsshowthatthejointsimulationplatformhashighaccuracyandreliabilityinpredictingrobotmotiontrajectories,analyzingrobotdynamiccharacteristics,andevaluatingtheeffectivenessofcontrolalgorithms.我们还通过联合仿真平台对双足机器人的步态规划、平衡控制等关键技术进行了深入研究。通过不断调整和优化机器人的运动参数和控制算法，我们成功实现了机器人在复杂环境下的稳定行走。这些研究成果对于推动双足机器人的实际应用具有重要意义。Wealsoconducte