目录：
1.python怎么做机器人
2.能不能用python完成对机器人的仿真
3.python编写智能机器人
4.python能做机器人吗
5.用python写机器人
1.python怎么做机器人
大数据文摘出品 来源：declanoller 编译：徐玲、李世林、陈若朦 足式机器人是如今机器人设计的热点，相较于轮式和履带式机器人，足式设计的优势在于其极强的地形通过能力 你一定见过模仿人类的两足机器人、犬型和马型的四足机器人、近来爆红的蜘蛛型六足机器人，那你有想过再多来几条腿吗？ 。
2.能不能用python完成对机器人的仿真
控制行走一直是足式机器人的一大设计难点，腿越多则移动越困难然而，一位名叫Adimin的外国小哥用python做了一只可爬行可弯曲的蜈蚣型机器人 问：为什么要做设计成蜈蚣型呢？ 小哥答：蜈蚣在体型上具有相当的长度，而通过向上弯曲身体还可以具有一定的高度。
3.python编写智能机器人
但是重点是——从来没人做过！蜈蚣机器人够酷、够怪、够有趣！ 让“蜈蚣”蠕动起来：双伺服旋转的腿 为实现“蜈蚣”的移动，同时考虑到电力需求，Adimin设计了腿在水平和垂直方向上的旋转功能，分别命名为hip servo 和ankle servo。
4.python能做机器人吗
5.用python写机器人
于是，腿就能在两个方向上蠕动起来！
此处的所有伺服均由PCA9685 PWM分支板控制——这是一个I2C器件，允许同时控制多达16个伺服器，既便宜又实用。
考虑腿的数量和“蜈蚣”身体的的连接方式，Adimin小哥将主体平台部分设计得较大，给腿的添加留出更多空间；同时在前后两端采取铰链设计（采用金属齿轮MG 996R），不仅能实现身体长度的延伸，还能完成向上弯曲的动作。
“蜈蚣”弯曲起来！
用Python制作多足机器人 “蜈蚣”运动的控制代码是一个分层的类结构 最基本的单元是Servo部分，使用这部分功能可以直接控制伺服器 代码中更高级的部分是Leg，其中包含了两个Servo对象，分别用来控制之前提到的 “hip” 和 “ankle” 伺服系统，根据其自身leg_index（2*leg_index和2*leg_index + 1）为它们分配正确的板索引值。
LegPair部分与之Leg类似类似，其中创建了两个Leg对象分别控制左右 1. b = DriverBoard(args.addr, 16) 2. 3. if args.N_pairs > 4: 。
4. b_front = DriverBoard(40, 8) 5. 6. pairs = [] 7. for i in range(args.N_pairs): 8. if i < 4:
9. lp = LegPair(b, i) 10. else: 11. lp = LegPair(b_front, i-4) 12. 13. pairs.append(lp) 14.
15. start = time() 16. while True: 17. for p in pairs: 18. p.increment_ankles() 让我们来看看这段代码的功能——“蜈蚣”弹跳起来了！
其实，让“蜈蚣”实现行走的部分是increment _ankles()函数为了解释这一点，让我们回到Servo class 伺服系统的主要工作是循环移动为了控制伺服装置的位置，需要向它发送一个特定占空比的脉宽调制（PWM）信号。
接下来，我们要找到对应于该点的脉宽调制，即中点脉宽调制（mid_pwm），使它围绕一个点振荡然后，定义一个脉宽调制幅度（pwm_amplitude），该幅度会决定它在这个循环中相对于中点上下移动的距离于是，让“蜈蚣”循环移动起来只需通过以下代码： 。
pwm = int(self.pwm_mid + pwm_amplitude*sin(self.phase + self.phase_offset)) 如果要让一条腿以我们预期的“行走”方式运动，hip和ankle伺服系统不可能做完全相同的运动。
让我们将运动参数化成x和y，加上时间变量t，构成一个正弦函数，令x(t)=y(t)=sin(ωt)，便可以得到下面这个运动曲线:
为了实现行走，则还需要您给其中一个变量提供相位偏移(如上面的代码所示)，最终得到一个圆。
在伺服系统的相位偏移变量设计中，Adimin表示分层设置实在是太炫酷了——它能使多条腿连贯运动！ 每个腿的伺服对象之间需要一定的相位偏移，而每条腿相对于其他腿也存在相位偏移因此，我们需要给每个LegPair对象一个高级的相位偏移量，然后每个部分将相应的偏移量分配给它的低级对象。
除了上下跳动以外，Python还能实现“蜈蚣”的其他运动方式： 1. b = DriverBoard(args.addr, 16) 2. 3. if args.N_pairs > 4:
4. b_front = DriverBoard(40, 8) 5. 6. sleep(0.5) 7. pairs = [] 8. for i in range(args.N_pairs):
9. if i < 4: 10. lp = LegPair(b, i) 11. else: 12. lp = LegPair(b_front, i-4) 13. 14. if i%2 == 1:
15. lp.set_phase_offset(pi) 16. pairs.append(lp) 17. 18. start = time() 19. time_limit = args.runtime
20. 21. while True: 22. for p in pairs: 23. p.increment()
自然生物学为机器人设计提供了黄金标准，我们需仍要很长
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