Webots 12自由度四足robot仿真模型。 四条独立运动的腿，单腿含有三个自由度，每个自由度包含一个电机和一个电机编码器，可以像舵机一样使用位置控制，也可结合编码器使用力矩。 单腿的足端包含一个触觉传感器。 robot的身体包含一个GPS传感器，一个三轴陀螺仪与加速计。 该模型可以用于四足robot步态规划等常规的算法控制，也可结合webots的supervisor使用强化学习驱动。
先拆开看看硬件配置。四条机械腿各带三个关节，摆明了要玩花式步态。每个关节都配了电机和编码器，这组合拳打得好——既能当舵机使唤摆pose，又能玩力矩反馈搞精细操作。腿尖还藏着触觉传感器，这玩意儿关键时刻能救命，踩空的时候比猫胡子还灵敏。
Webots 12自由度四足robot仿真模型。 四条独立运动的腿，单腿含有三个自由度，每个自由度包含一个电机和一个电机编码器，可以像舵机一样使用位置控制，也可结合编码器使用力矩。 单腿的足端包含一个触觉传感器。 robot的身体包含一个GPS传感器，一个三轴陀螺仪与加速计。 该模型可以用于四足robot步态规划等常规的算法控制，也可结合webots的supervisor使用强化学习驱动。
上代码先让狗子站起来。Python控制关节跟玩木偶似的：
from controller import Robot robot = Robot() timestep = 32 # 髋关节仰俯控制 hip_pitch = [] for i in range(4): motor = robot.getDevice(f'hip_pitch_{i}') motor.setPosition(0.5) # 弧度单位，约28.6度 hip_pitch.append(motor)这段代码把四条腿的髋关节统一掰到28度，相当于让机器人做半蹲。setPosition方法背后是PD控制器在工作，Webots默认的P=10 D=1，要是觉得动作太肉，可以自己调参：
motor.setControlPID(15, 0.5, 2) # 猛男参数，响应更迅猛想让狗子真动起来，得玩点动力学。触觉传感器当裁判，踩实了才敢挪步子：
foot_sensor = robot.getDevice('foot_sensor_0') while robot.step(timestep) != -1: if foot_sensor.getValue() > 0.5: # 压力阈值 # 执行抬腿动作...身体里的GPS和IMU才是真·黑匣子。记录运动数据比行车记录仪还细：
gps = robot.getDevice('gps') imu = robot.getDevice('inertial_unit') gps.enable(timestep) imu.enable(timestep) # 读取六维姿态数据 position = gps.getValues() orientation = imu.getRollPitchYaw()强化学习玩家注意了，Supervisor API能直接扒开仿真黑箱。调个观测空间就像开天眼：
from controller import Supervisor supervisor = Supervisor() trans_node = supervisor.getFromDef('BODY') position_field = trans_node.getField('translation') # 直接读取底层坐标 true_position = position_field.getSFVec3f()力矩控制才是高端局玩法。结合编码器读数，能玩出柔顺控制的花活：
motor.setTorque(0.5) # 牛米单位 encoder = robot.getDevice('hip_pitch_0_sensor') encoder.enable(timestep) # 实时计算关节刚度 current_pos = encoder.getValue() error = target_pos - current_pos torque = kp * error + kd * (error - last_error)这铁疙瘩现在就像个白模，能调教成波士顿动力那种炫步狂魔，也能养成满地打滚的电子宠物。关键看怎么把传感器数据拌上控制算法，调出一锅香喷喷的机器人浓汤。Webots这口锅已经架好了，火候全凭各位大厨手法。
