#四足机器人 (84)

ElectroPup 是一台 4.5 公斤、12 自由度的 DIY 四足机器人：12 个 MG4010E-i10v3 CAN 无刷电机按腿分成四段 CAN 网络，主控为树莓派 5，整机由约 7700 行纯 Python 单服务驱动，不依赖 ROS。仓库公开了 OnShape CAD、两块 KiCad v8 电路板、物料清单、实测重量与功耗（悬挂 21.6 W、站立 33.8 W），并提供 MuJoCo 仿真、React Native/Expo 浏览器 UI、四种贝塞尔足端轨迹步态与完整搭建指南；作者同时列出了缺许可证、无接触传感、仿真模型缺质量惯量等已知不足。

四足机器人开源BLDC Motor

Python3542

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基于接触引导探索与多评价家强化学习的非抓取移动操作

论文将抓取算法生成的 25 个候选点转化为可退出的探索目标，用任务、探索和正则三个价值头解耦强化学习信号，并在 5000 到 10000 步之间调度优势权重。完整方法在椅子运输仿真中达到 94.1% 成功率和 4.4% 倾翻率，真机零样本完成 40/58 次未见 IKEA 物体运输。

Simone Tolomei, Mayank Mittal, Franco Angelini2026年8月28日

Multi-Critic RLIsaac Lab仿真到现实2026年8月28日

ABot-N1：通用视觉语言导航基础模型

高德ABot-N1是一个慢快双系统视觉语言导航基础模型：4B慢系统输出思维链与Target/Affordance双像素目标，2B快系统经QFormer动作查询解码连续SE(2)轨迹点，用统一像素接口覆盖坐标点、物体、POI、指令跟随与人员跟随五类任务。3000万样本预训练+GRPO安全感知后训练，并发布ABotN-PointBench与ABotN-POIBench两个闭环基准。五基准全部SOTA：POI入口到达77.3%（+35.0个百分点），室外/室内坐标点导航92.9%/95.4%，并部署于途途四足机器人Jetson AGX Orin。

Ruiyan Gong, Yingnan Guo, Junjun Hu2026年7月11日

VLNNavigation Foundation ModelSlow-Fast Architecture2026年7月11日

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DEEP Robotics Lynx M20S 在 50°C 葡萄园执行鲜果转运

@DeepRobotics_CN · 182次播放 · 2026-08-28

四足机器人Lynx M20S农业

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HFUN-TECH 变形人形机器人:自主在轮足与四足形态间切换

@LeoKharon · 102次播放 · 2026-08-28

Transformer Robot人形机器人四足机器人

DECOWAM：面向腿式移动操作的解耦全身世界-动作模型

DECOWAM 在冻结的 FastWAM 视频-动作主干上，通过未来等价瓶颈、底盘/手臂因子化与自我运动条件三个解耦接口建模腿式移动操作，Stage-2 可训练参数减少 232 倍，真机任务成功率 58.2%。

Siyuan Ma, Boshi Zhang, Yutian Zhang2026年8月20日

视觉语言动作模型世界模型世界动作模型2026年8月20日

运动先验重塑：让平地四足技能适应复杂地形

论文提出分层强化学习框架：低层策略先在平地模仿犬类动作并形成运动先验，高层目标条件策略输出潜在步态指令与受约束关节残差，使 ANYmal-D 在楼梯、坡面、随机箱体和高障碍中保持自然动物风格步态，并完成感知运动、局部避障与目标导航。

Zewei Zhang, Chenhao Li, Takahiro Miki2025年5月21日

ANYmal四足机器人运动先验2025年5月21日

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四足机器人学会真实犬类运动

@leggedrobotics · 105次播放 · 2025-09-23

四足机器人ANYmal运动先验

DELTA：面向稀疏地形四足运动的可变形高程局部地形注意力编码器

稀疏地形上的稳定四足运动需要选取与状态相关的地形证据来实现精确落脚。基于模型的落脚点规划器能精确选择落脚点，但严重依赖显式模型假设。近期基于注意力的地图编码（AME）研究表明，端到端强化学习（RL）可以学到隐式的落脚点引导。然而稠密 AME 编码的计算开销随地图分辨率增长，难以扩展到细粒度稀疏地形。本文提出 DELTA——一种可变形高程局部地形注意力编码器：DELTA 预测以状态为条件的采样位置，从自适应局部高程图块构造地形证据 token，并只对一个固定数量的 token 集合做注意力。在固定采样与图块设置下，DELTA 编码器开销与地图分辨率无关。实验表明，DELTA 在标准分辨率下取得与 AME 相当的最终穿越性能，同时提升了学习效率；固定的编码器开销使其可以使用更高分辨率的地形地图，从而提升细粒度稀疏地形上的穿越能力。DELTA 在由连续与离散地形元素组成的未见混合评测赛道上也表现出强泛化能力。除仿真外，DELTA 在 RAIBO2 四足机器人上完成了成功的 sim-to-real 迁移。对学到的采样偏移与注意力权重的分析表明，DELTA 无需落脚点标签或注意力监督即可采样可踏足区域，并关注与未来落足点相关的地形证据。

Sanghyun Park, Moonkyu Jung, Jemin Hwangbo2026年8月22日

仿真到现实四足机器人运动2026年8月22日

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中国伽利略机器狗:像变形金刚一样改变形态

@XueJia24682 · 140次播放 · 2026-08-23

Robot DogShape-ShiftingReconfigurable Robot

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云深处机器狗帮新生搬行李

@DeepRobotics_CN · 137次播放 · 2026-08-22

DEEP Robotics四足机器人Robot Dog

VOP-Nav：四足机器人在拥挤环境中的敏捷导航

VOP-Nav 将速度障碍(VO)的几何安全性与端到端强化学习结合，仅用机载多帧 LiDAR 预测安全速度区域，让 Unitree Go2 在拥挤动态环境中敏捷避障导航。

Shuyu Wu, Zeyu Liu, Tianbao Zhang2026年7月16日

四足机器人导航拥挤环境2026年7月16日

HiPNUC HI12 工业级六轴 IMU 姿态模块

超核电子（HiPNUC，北京）HI12 是面向机器人领域的小型工业级六轴 IMU 模块，被厂商官方列于人形机器人与机器狗方案页。陀螺仪量程 ±2000 °/s，H1 级三轴零偏不稳定性 2.5/3.2/3 °/h；加速度计量程 ±24 g，零偏不稳定性 0.021~0.032 mg；静态横滚/俯仰精度 0.15~0.2°。UART 输出 1000 Hz、CAN 200 Hz，尺寸仅 22×22×10 mm，供电 3.2~5.5 V，功耗 240~300 mW，工作温度 −40~+85 °C，适合人形机器人、机器狗与小型移动平台的姿态估计与运动控制。

零部件

惯性测量单元姿态传感器微机电系统超核电子人形机器人

Bosch Sensortec BMI088 高性能六轴 IMU

Bosch Sensortec（德国）BMI088 是专为无人机与机器人设计的高性能惯性测量单元，对三个正交轴的取向与运动进行高精度测量，具备出色的温度稳定性。加速度计量程 ±3/±6/±12/±24 g 可选，16-bit 分辨率 0.09 mg，噪声密度 175 µg/√Hz，带宽可编程 5~523 Hz；陀螺量程 ±125 至 ±2000 °/s 可选，16-bit 分辨率 0.004 °/s，噪声密度 0.014 °/s/√Hz，输出数据率 12.5 Hz~2 kHz；加速度计零偏 ±20 mg、陀螺零偏 ±1 °/s（寿命内典型），温漂分别 ±0.2 mg/K 与 ±0.015 °/s/K。SPI/I²C 接口，VDD 2.4~3.6 V，全速工作电流 5.15 mA，工作温度 -40~+85 °C，是穿越机、机器狗与人形机器人飞控/姿控的经典选型。

零部件

惯性测量单元六轴微机电系统Bosch无人机

TDK InvenSense ICM-42688-P 高性能六轴 IMU

TDK InvenSense ICM-42688-P 是面向机器人与高性能 IoT 的旗舰六轴 SmartIndustrial™ MotionTracking MEMS 器件，集成三轴陀螺与三轴加速度计。陀螺噪声仅 2.8 mdps/√Hz、加速度计噪声 70 µg/√Hz，低噪声模式下六轴功耗低至 0.88 mA；陀螺全量程可选 ±15.6 至 ±2000 dps，加速度计 ±2/±4/±8/±16 g 可选，支持用户可编程数字滤波。主机接口支持 12.5 MHz I3C、1 MHz I²C 与 24 MHz SPI，薄型 2.5 × 3 × 0.76 mm 14-pin LGA 封装，兼容六轴器件引脚升级。官方明确面向 AR/VR/XR、机器人与高性能 IoT，是人形机器人、机器狗关节与本体姿态感知中应用最广的消费/工业级 IMU 之一。

零部件

惯性测量单元六轴微机电系统TDK InvenSense人形机器人

Safran STIM300 战术级高精度 MEMS IMU

Safran Navigation & Timing（原挪威 Sensonor）STIM300 是小型、轻量、高性能的无 GPS 辅助战术级 MEMS 惯性测量单元：内置 3 个高精度 MEMS 陀螺、3 个高稳定加速度计与 3 个倾斜计，全温区出厂标定补偿。陀螺量程 ±400 °/s（输出饱和 ±480 °/s）、带宽 262 Hz、采样最高 2000 samples/s，Allan 方差零偏不稳定性 0.3 °/h、角度随机游走 0.15 °/√h、温漂漂移率稳定性 3 °/h；±10 g 加速度计零偏不稳定性 0.04 mg、速度随机游走 0.07 m/s/√h；轴间失准仅 1 mrad。5 V 单电源、功耗 1.5~2 W、RS422 接口，整机 55 g，ITR-free（无出口管制），是 FOG 级性能的高性价比替代，用于人形机器人、机器狗、无人系统与稳定平台的高精度导航。

零部件

惯性测量单元战术级微机电系统SafranSensenor

ADI ADIS16501 精密 MEMS IMU

Analog Devices（美国）ADIS16501 是精密微型 MEMS 惯性测量单元：三轴数字陀螺量程 ±500 °/s，运行时零偏稳定性 2.7 °/h，X/Y 轴角度随机游走 0.15 °/√hr (1σ)，轴间失准 ±0.25°；三轴数字加速度计量程 ±14 g，X/Y 轴零偏稳定性 12.7 µg。每轴均经灵敏度、零偏、轴对准、线性加速度（陀螺 g 偏置）与敲击点（加速度计位置）出厂标定，SPI 接口与寄存器结构简化集成，支持自动/手动偏置校正；耐受 1500 g 机械冲击，工作温度 -40~+105 °C，100 球 BGA 封装。官方提供 Linux 驱动、ROS2 驱动与 PyADI-IIO，是人形机器人、机器狗与工业移动平台姿态/SLAM 的主流选型。

零部件

惯性测量单元微机电系统ADI精密级人形机器人

ADI ADIS16505 精密微型 MEMS IMU

Analog Devices（美国）ADIS16505 是 iSensor 系列精密微型 MEMS 惯性测量单元，提供 ±125/±500/±2000 °/s 三档陀螺量程型号（ADIS16505-1/2/3）。ADIS16505-1 运行时零偏稳定性 2.3 °/h，X/Y 轴角度随机游走 0.13 °/√hr (1σ)，轴间失准误差 ±0.25°；三轴数字加速度计量程 ±78.4 m/s²（±8 g），全轴出厂标定灵敏度、零偏与轴对准（标定温区 -40~+85 °C）；SPI 接口，支持自动/手动偏置校正，工作温度 -40~+105 °C，封装约 15 × 15 × 5 mm（100 球 BGA）。是人形机器人、机器狗与自主平台高精度姿态估计、SLAM 和控制的常用核心传感器。

零部件