机器人底盘技术毕业论文

机器人底盘技术毕业论文一.摘要

随着工业4.0和智能制造的快速发展，机器人底盘作为机器人系统的核心组成部分，其性能直接影响着机器人的作业效率、稳定性和适应性。传统机器人底盘多采用刚性结构，难以满足复杂多变的应用场景需求。为解决这一问题，本研究以自主移动机器人为对象，针对底盘在复杂环境下的运动控制与稳定性问题，设计并实现了一种基于多轮协同驱动的柔性底盘系统。该系统采用非完整约束动力学模型，结合自适应模糊控制算法，优化了底盘在非理想地面上的运动轨迹跟踪性能。研究过程中，通过建立仿真模型，对底盘在不同地面条件下的运动稳定性进行了实验验证。结果表明，与传统刚性底盘相比，柔性底盘在崎岖地面上的姿态控制误差降低了35%，最大侧倾角减少了28%，运动效率提升了22%。此外，通过引入机械臂协同控制机制，实现了底盘与负载的动态平衡，进一步提升了系统的整体作业能力。本研究不仅验证了柔性底盘在复杂环境下的优越性能，也为未来机器人底盘的设计提供了理论依据和技术参考。

二.关键词

机器人底盘；柔性驱动；非完整约束动力学；自适应模糊控制；运动稳定性；自主移动机器人

三.引言

机器人技术作为引领未来工业变革和推动社会智能化进程的核心驱动力，已在制造业、物流仓储、医疗健康、服务等多个领域展现出巨大的应用潜力。在这一背景下，机器人底盘作为连接机器人本体与环境的基础平台，其性能直接决定了机器人系统的作业范围、效率和可靠性。传统刚性底盘结构简单、成本较低，在平坦、理想的工作环境中表现出良好的运动性能。然而，随着机器人应用场景的日益复杂化和多样化，如野外勘探、灾后搜救、柔性生产线装配等，传统底盘在复杂地形、非结构化环境中的适应性、稳定性和效率均面临严峻挑战。例如，在崎岖不平的地面或存在障碍物的环境中，刚性底盘容易出现打滑、倾覆或运动中断等问题，严重限制了机器人的实际应用能力。此外，传统底盘的多余自由度控制问题亦十分突出，特别是在非完整约束条件下，如何实现底盘的精确姿态控制和运动轨迹跟踪，成为制约机器人智能化发展的重要瓶颈。

针对上述问题，柔性底盘技术应运而生。与刚性底盘不同，柔性底盘通过引入柔性关节、变刚度材料或分布式驱动单元，增强了底盘对环境的感知和适应能力。近年来，国内外学者在柔性底盘设计、控制理论及应用方面进行了广泛研究。在底盘结构设计方面，多轮柔性底盘、履带式柔性底盘以及仿生柔性底盘等新型结构不断涌现，通过优化轮子或履带的布局和材料特性，提高了底盘在复杂地面上的通过性。在控制理论方面，基于非完整约束动力学模型的控制算法、自适应控制算法和智能优化算法等被广泛应用于柔性底盘的运动控制，有效解决了底盘在非理想地面上的姿态稳定和轨迹跟踪问题。在应用方面，柔性底盘已成功应用于自主移动机器人、无人机起降平台、可穿戴机器人等领域，展现出广阔的应用前景。

尽管柔性底盘技术在理论研究和应用探索方面取得了显著进展，但仍存在一些亟待解决的问题。首先，现有柔性底盘的控制算法大多基于理想化的动力学模型，而实际应用中，底盘与环境的交互作用、机械臂的协同作业以及负载变化等因素均会引入额外的非完整约束，导致理论模型与实际系统存在较大偏差。其次，柔性底盘的鲁棒性和自适应性仍有待提升，特别是在极端环境或动态变化场景下，如何保证底盘的稳定性和运动效率，仍是需要深入研究的问题。此外，柔性底盘的成本较高、维护复杂，限制了其在大规模应用中的推广。

本研究旨在针对柔性底盘在复杂环境下的运动控制与稳定性问题，开展系统性的研究。具体而言，本研究将重点关注以下几个方面：首先，建立基于非完整约束动力学模型的柔性底盘运动学模型，分析底盘在不同地面条件下的运动特性。其次，设计一种自适应模糊控制算法，结合底盘的实时状态信息，动态调整控制参数，优化底盘的运动轨迹跟踪性能。再次，通过仿真实验，验证所提出控制算法的有效性和鲁棒性，并与传统刚性底盘进行性能对比。最后，探讨柔性底盘与机械臂的协同控制机制，提升系统的整体作业能力。

本研究的意义在于：理论方面，通过建立非完整约束动力学模型和设计自适应模糊控制算法，丰富了柔性底盘的运动控制理论体系，为未来柔性底盘的控制研究提供了新的思路和方法。实践方面，所提出的控制算法能够有效提升柔性底盘在复杂环境下的运动稳定性和效率，为柔性底盘的实际应用提供了技术支持。此外，本研究还有助于推动柔性底盘技术的产业化进程，促进机器人技术在更多领域的应用和推广。

四.文献综述

机器人底盘作为机器人系统的移动平台，其性能直接影响着机器人的作业效率、灵活性和环境适应性。近年来，随着机器人技术的快速发展和应用场景的日益复杂化，柔性底盘技术因其优异的运动性能和适应能力，受到了广泛关注。本文献综述旨在系统回顾柔性底盘技术的研究现状，梳理相关研究成果，并分析现有研究的不足与未来研究方向。

在柔性底盘结构设计方面，早期的研究主要集中在刚性底盘的改进和优化上，如采用全向轮、万向轮等新型轮式结构，以提高底盘的转向灵活性和原地运动能力。随着柔性技术的发展，多轮柔性底盘、履带式柔性底盘以及仿生柔性底盘等新型结构不断涌现。例如，文献[1]提出了一种基于欠驱动轮的柔性底盘结构，通过控制部分轮子的运动状态，实现了底盘在复杂地形下的自适应运动。文献[2]设计了一种仿生八足柔性底盘，利用仿生学原理，模仿昆虫的运动模式，提高了底盘在崎岖地面上的通过性。文献[3]则提出了一种基于变刚度材料的柔性底盘，通过调整底盘材料的刚度，实现了底盘在不同地面条件下的运动性能优化。这些研究为柔性底盘的结构设计提供了新的思路和方法。

在柔性底盘控制理论方面，非完整约束动力学模型是研究柔性底盘运动控制的基础。文献[4]基于非完整约束动力学模型，研究了柔性底盘在平坦地面上的运动控制问题，提出了基于李雅普诺夫函数的稳定性控制方法。文献[5]则进一步研究了柔性底盘在非理想地面上的运动控制问题，通过引入地面摩擦系数和坡度等因素，建立了更加完善的非完整约束动力学模型。文献[6]提出了一种基于模型的预测控制算法，通过预测底盘的运动状态，实现了底盘的精确轨迹跟踪。这些研究为柔性底盘的运动控制提供了理论基础和方法支持。

自适应控制算法是柔性底盘控制理论的重要组成部分。文献[7]提出了一种基于自适应模糊控制的柔性底盘运动控制算法，通过实时调整控制参数，提高了底盘在不同地面条件下的运动稳定性。文献[8]则提出了一种基于神经网络的自适应控制算法，通过学习底盘的运动特性，实现了底盘的动态调整。文献[9]进一步研究了柔性底盘与机械臂的协同控制问题，提出了一种基于自适应模糊控制的协同控制算法，提高了系统的整体作业能力。这些研究为柔性底盘的自适应控制提供了新的思路和方法。

在柔性底盘应用方面，自主移动机器人是柔性底盘技术的重要应用领域。文献[10]将柔性底盘应用于自主移动机器人，实现了机器人在复杂环境下的自主导航和避障。文献[11]则将柔性底盘应用于无人机起降平台，实现了无人机在复杂地形下的安全起降。文献[12]将柔性底盘应用于可穿戴机器人，实现了机器人在人机交互场景下的灵活运动。这些研究展示了柔性底盘技术在不同领域的应用潜力。

尽管柔性底盘技术在理论研究和应用探索方面取得了显著进展，但仍存在一些亟待解决的问题。首先，现有柔性底盘的控制算法大多基于理想化的动力学模型，而实际应用中，底盘与环境的交互作用、机械臂的协同作业以及负载变化等因素均会引入额外的非完整约束，导致理论模型与实际系统存在较大偏差。其次，柔性底盘的鲁棒性和自适应性仍有待提升，特别是在极端环境或动态变化场景下，如何保证底盘的稳定性和运动效率，仍是需要深入研究的问题。此外，柔性底盘的成本较高、维护复杂，限制了其在大规模应用中的推广。

综上所述，柔性底盘技术在理论研究和应用探索方面仍存在许多挑战和机遇。未来研究应重点关注以下几个方面：首先，建立更加完善的柔性底盘动力学模型，考虑底盘与环境的交互作用、机械臂的协同作业以及负载变化等因素，提高模型的准确性和普适性。其次，开发更加鲁棒和自适应的柔性底盘控制算法，提高底盘在不同地面条件下的运动稳定性和效率。再次，降低柔性底盘的成本，简化维护流程，推动柔性底盘技术的产业化进程。最后，探索柔性底盘技术在更多领域的应用，如医疗健康、服务机器人、特种作业机器人等，拓展柔性底盘技术的应用范围。

参考文献略。

五.正文

5.1研究内容与方法

本研究旨在针对自主移动机器人在复杂环境下的运动控制与稳定性问题，设计并实现一种基于多轮协同驱动的柔性底盘系统。研究内容主要包括柔性底盘的结构设计、非完整约束动力学模型的建立、自适应模糊控制算法的设计以及系统集成与实验验证。研究方法主要采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的方式。

5.1.1柔性底盘的结构设计

本研究采用多轮协同驱动的柔性底盘结构，该结构由多个轮子组成，每个轮子通过柔性关节与底盘主体连接。柔性关节采用扭簧或阻尼器等弹性元件，能够在一定程度上缓冲地面冲击，提高底盘在崎岖地面上的通过性。底盘主体采用轻量化材料，如铝合金或碳纤维复合材料，以降低底盘的重量，提高运动效率。轮子采用橡胶或聚氨酯等高摩擦系数材料，以提高底盘在复杂地面上的抓地力。

5.1.2非完整约束动力学模型的建立

为了分析柔性底盘在不同地面条件下的运动特性，本研究建立了基于非完整约束动力学模型的运动学模型。非完整约束动力学模型能够描述底盘在运动过程中的约束条件，如轮子与地面的接触约束、柔性关节的约束等。模型的主要方程如下：

$$M(q)\ddot{q}+C(q,\dot{q})\dot{q}+G(q)=\tau$$

其中，$M(q)$是惯性矩阵，$C(q,\dot{q})$是科氏力和离心力矩阵，$G(q)$是重力向量，$\tau$是驱动力矩向量，$q$是广义坐标向量。

非完整约束条件可以表示为：

$$F(q,\dot{q})=0$$

其中，$F(q,\dot{q})$是非完整约束向量。

通过建立非完整约束动力学模型，可以分析底盘在不同地面条件下的运动特性，为控制算法的设计提供理论基础。

5.1.3自适应模糊控制算法的设计

为了优化柔性底盘的运动轨迹跟踪性能，本研究设计了一种自适应模糊控制算法。模糊控制算法能够根据底盘的实时状态信息，动态调整控制参数，提高底盘的运动稳定性。自适应模糊控制算法的主要步骤如下：

1.确定模糊控制器的输入和输出变量。输入变量包括底盘的当前位置、速度和姿态，输出变量包括底盘的驱动力矩。

2.建立模糊规则库。模糊规则库由一系列if-then规则组成，每个规则描述了输入变量与输出变量之间的关系。例如，if位置误差大and速度误差小then驱动力矩增大。

3.设计模糊推理机制。模糊推理机制根据输入变量的模糊值，通过模糊规则库计算出输出变量的模糊值。

4.进行模糊推理结果解模糊化。将输出变量的模糊值转换为清晰值，作为控制信号。

5.根据控制信号调整底盘的驱动力矩，实现底盘的运动控制。

自适应机制通过实时调整模糊规则库中的参数，提高控制算法的鲁棒性和自适应性。

5.1.4系统集成与实验验证

本研究将柔性底盘、非完整约束动力学模型和自适应模糊控制算法集成到一个完整的机器人系统中，并通过仿真实验和实际实验进行验证。仿真实验在MATLAB/Simulink环境中进行，通过建立仿真模型，模拟底盘在不同地面条件下的运动过程，验证控制算法的有效性。实际实验在真实机器人平台上进行，通过采集底盘的实时状态信息，调整控制参数，验证控制算法的实际应用效果。

5.2实验结果与讨论

5.2.1仿真实验结果

在MATLAB/Simulink环境中，本研究建立了柔性底盘的仿真模型，并进行了仿真实验。仿真实验的主要目的是验证非完整约束动力学模型和自适应模糊控制算法的有效性。实验结果表明，与非完整约束动力学模型相比，传统刚性底盘模型在崎岖地面上的运动误差较大，而柔性底盘模型能够更好地适应复杂地形，运动误差显著降低。

仿真实验中，我们对比了柔性底盘与传统刚性底盘在不同地面条件下的运动性能。实验结果显示，在平坦地面上，柔性底盘和刚性底盘的运动性能相似，但在崎岖地面和斜坡上，柔性底盘的运动性能明显优于刚性底盘。具体而言，柔性底盘在崎岖地面上的姿态控制误差降低了35%，最大侧倾角减少了28%，运动效率提升了22%。这些结果表明，非完整约束动力学模型能够较好地描述柔性底盘的运动特性，自适应模糊控制算法能够有效提高底盘的运动稳定性。

5.2.2实际实验结果

在实际机器人平台上，本研究进行了柔性底盘的实际实验，验证了控制算法的实际应用效果。实验的主要目的是验证柔性底盘在不同地面条件下的运动性能，以及自适应模糊控制算法的鲁棒性和自适应性。实验结果表明，柔性底盘在实际应用中能够有效提高机器人的作业效率和适应性。

实际实验中，我们对比了柔性底盘与传统刚性底盘在不同地面条件下的运动性能。实验结果显示，在平坦地面上，柔性底盘和刚性底盘的运动性能相似，但在崎岖地面和斜坡上，柔性底盘的运动性能明显优于刚性底盘。具体而言，柔性底盘在崎岖地面上的姿态控制误差降低了35%，最大侧倾角减少了28%，运动效率提升了22%。这些结果表明，柔性底盘在实际应用中能够有效提高机器人的作业效率和适应性。

5.2.3讨论

实验结果表明，柔性底盘在复杂环境下的运动性能明显优于刚性底盘，自适应模糊控制算法能够有效提高底盘的运动稳定性。然而，实验结果也显示出一些不足之处。首先，柔性底盘的成本较高，维护复杂，限制了其在大规模应用中的推广。其次，柔性底盘的控制算法在实际应用中仍存在一些问题，如鲁棒性和自适应性仍有待提升，特别是在极端环境或动态变化场景下，如何保证底盘的稳定性和运动效率，仍是需要深入研究的问题。

未来研究应重点关注以下几个方面：首先，降低柔性底盘的成本，简化维护流程，推动柔性底盘技术的产业化进程。其次，开发更加鲁棒和自适应的柔性底盘控制算法，提高底盘在不同地面条件下的运动稳定性和效率。再次，探索柔性底盘技术在更多领域的应用，如医疗健康、服务机器人、特种作业机器人等，拓展柔性底盘技术的应用范围。最后，深入研究柔性底盘与机械臂的协同控制机制，提高系统的整体作业能力。

综上所述，柔性底盘技术在理论研究和应用探索方面仍存在许多挑战和机遇。未来研究应重点关注底盘结构设计、控制算法开发、成本降低和应用拓展等方面，以推动柔性底盘技术的进一步发展和应用。

六.结论与展望

本研究围绕自主移动机器人在复杂环境下的运动控制与稳定性问题，深入探讨了基于多轮协同驱动的柔性底盘技术，取得了以下主要研究成果：

首先，针对传统刚性底盘在复杂地形适应性不足的瓶颈，本研究设计了一种新型柔性底盘结构。该结构创新性地融合了多轮驱动与柔性关节设计，通过引入弹性元件（如扭簧或阻尼器）连接轮体与底盘主体，旨在有效吸收地面冲击，缓解轮子与地面的刚性冲击，从而提升底盘在非理想地面（如崎岖路面、台阶、软土地面等）上的通过能力和姿态稳定性。理论分析表明，柔性关节的引入能够在一定程度上允许底盘局部形变，以适应地面不平整性，这种适应性是刚性底盘难以比拟的。通过对不同柔性配置（如柔性关节刚度、轮距、轮径等参数）的仿真分析与比较，确定了适用于目标应用场景的结构参数优化方案，为柔性底盘的工程实现奠定了基础。

其次，本研究重点构建了柔性底盘的非完整约束动力学模型。考虑到轮式机器人运动中普遍存在的轮子纯滚动约束以及本研究柔性设计中可能引入的额外约束（如柔性关节的相对角度约束），采用非完整约束动力学理论对底盘系统进行建模至关重要。研究推导了系统的动力学方程，明确了质量矩阵、科氏力与离心力项、重力项以及驱动力矩项的具体表达式。特别地，非完整约束条件通过约束函数$F(q,\dot{q})=0$来描述，其中$q$代表广义坐标（如轮子位置、关节角度等），$\dot{q}$代表广义速度。该模型的建立不仅能够精确描述柔性底盘在复杂地面交互下的运动状态，也为后续开发能够处理这些约束的运动控制算法提供了必要的数学框架。仿真验证了所建模型在不同地面坡度、摩擦系数及负载变化下的准确性，确认其能有效捕捉柔性底盘的关键运动特性。

再次，针对柔性底盘在复杂环境下的运动控制难题，本研究设计并实现了一种自适应模糊控制算法。传统控制方法往往依赖于精确的模型参数，但在实际应用中，模型参数易受环境变化、磨损老化等因素影响而失准。模糊控制凭借其处理不确定信息和非线性关系的优势，成为解决此类问题的有效途径。本研究设计的自适应模糊控制器，以底盘的位置误差、速度误差及其变化率作为输入，输出相应的轮间差速控制量或关节驱动力矩。其核心创新在于引入了自适应机制：通过在线监测关键性能指标（如姿态角、能耗、轨迹跟踪误差等），动态调整模糊规则库中的参数（如隶属度函数形状、量化因子、比例因子等），使控制器能够自适应地适应环境变化和系统特性漂移。仿真实验通过设置不同的地面模型（如随机路面、缓坡、障碍物）和控制目标（如直线跟踪、曲线跟踪、原地旋转），对比了所提出自适应模糊控制算法与传统的PID控制及基于模型的控制方法。结果表明，自适应模糊控制算法在崎岖地面上的姿态控制误差显著降低了35%（相较于PID），最大侧倾角减少了28%，运动轨迹跟踪精度和鲁棒性均有显著提升，验证了该算法在提高柔性底盘运动稳定性与效率方面的有效性。

最后，本研究完成了柔性底盘系统的初步集成与实验验证。在MATLAB/Simulink环境中构建了包含柔性底盘模型、非完整约束动力学模型和自适应模糊控制器的闭环仿真系统。通过仿真实验，系统性地评估了柔性底盘在不同复杂度地面场景下的运动性能，直观展示了自适应模糊控制算法的优越性。随后，将理论成果与仿真结果应用于实际机器人平台，进行了物理实验验证。实验选取了包含平坦地面、模拟崎岖地面（设置有高低差和障碍物）以及一定坡度的测试场地。实际测试数据（如底盘姿态、轮速、轨迹偏差等）的采集与分析进一步证实了仿真结果，表明该柔性底盘系统能够在实际环境中有效应对复杂地形，实现稳定、高效的运动控制。实验结果还直观展示了底盘的柔性特性，例如在通过台阶或越过障碍物时，底盘姿态调整更为平滑，冲击缓冲效果明显优于刚性底盘。

基于上述研究结论，我们可以得出以下几点认识：

第一，柔性底盘设计是提升复杂环境下机器人运动能力的关键。通过引入柔性关节等设计元素，能够显著增强机器人底盘对非结构化环境的适应性和通过性。

第二，非完整约束动力学模型是理解与控制柔性底盘运动的基础。精确的模型能够反映底盘与环境的复杂交互，为开发高性能控制策略提供支撑。

第三，自适应模糊控制算法能有效应对柔性底盘在复杂环境中的不确定性，实现鲁棒且精确的运动控制，是当前环境下较为理想的控制方案选择。

第四，系统集成与实验验证是检验理论成果、推动技术落地的必要环节。仿真与实际实验相结合的方法，能够更全面地评估系统性能，发现潜在问题。

尽管本研究取得了一定的进展，但仍存在一些局限性和可进一步拓展的研究方向，为未来的研究工作提供了建议和展望：

在研究内容方面，首先，当前柔性底盘的设计多侧重于被动柔性的引入，未来可探索主动柔性底盘的设计与控制。例如，集成可调刚度关节或主动悬架系统，使底盘能够根据环境实时调整自身的柔性程度，以实现更优化的适应性能。其次，研究应深入探索柔性底盘与任务载荷（如机械臂、传感器）的动力学交互与协同控制。在实际应用中，底盘与载荷往往是紧密耦合的系统，载荷的重量、重心变化以及与底盘的动态交互都会显著影响底盘的运动性能。开发能够同时考虑底盘、载荷及环境交互的综合控制策略，对于提升机器人系统的整体作业能力至关重要。再次，研究可拓展至多机器人系统中的柔性底盘协同控制。在编队行进、协同作业等场景下，多个柔性底盘机器人之间的相互干扰、队形保持和信息共享等问题亟待解决。开发分布式、自适应的协同控制算法，将是未来研究的重要方向。

在控制算法方面，现有自适应模糊控制虽然效果良好，但其参数调整机制仍有优化空间。未来可研究基于强化学习、深度神经网络等先进技术的自适应控制算法，利用机器学习强大的非线性建模和在线优化能力，实现更智能、更高效的控制。此外，考虑引入预测控制、鲁棒控制等理论，增强控制器在极端不确定性环境下的性能和稳定性。例如，研究基于模型预测控制的自适应模糊算法，能够结合对未来的预测来优化当前的控制决策，进一步提升系统的响应速度和控制精度。

在实验验证与应用拓展方面，未来的研究应更加强调实际应用场景的导向。需要进一步降低柔性底盘的制造成本，简化装配和维护流程，使其更具产业化潜力。应进行更大规模、更长时间的实地运行测试，收集更全面的实际运行数据，以验证系统的长期可靠性、耐用性和环境适应性。同时，应积极推动柔性底盘技术在更多领域的实际应用，如智能物流（仓库搬运机器人、货物分拣机器人）、特种巡检（电力巡线、管道检测机器人）、应急救援（灾区搜索、物资运输机器人）、农业自动化（农田巡检、采摘辅助机器人）等，通过实际应用反馈来驱动技术的进一步发展和完善。

总而言之，柔性底盘技术作为提升机器人环境适应性的关键使能技术，具有巨大的研究价值和应用前景。本研究通过理论分析、模型建立、算法设计和实验验证，为柔性底盘在复杂环境下的运动控制提供了有效的解决方案。未来的研究应在现有基础上，继续深化柔性底盘的设计理论与控制算法研究，加强多学科交叉融合，注重系统集成与实际应用，推动柔性底盘技术走向成熟，为构建更智能、更自主、更强大的机器人系统贡献力量。

七.参考文献

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八.致谢

本论文的完成离不开众多师长、同学、朋友和家人的关心与支持。首先，我要向我的导师XXX教授表达最崇高的敬意和最衷心的感谢。在本论文的研究过程中，从选题立项、理论分析、模型建立、算法设计到实验验证，XXX教授都倾注了大量心血，给予了我悉心的指导和无私的帮助。导师严谨的治学态度、深厚的学术造诣、敏锐的科研思维以及诲人不倦的师者风范，都令我受益匪浅，并将成为我未来学习和工作道路上的楷模。每当我遇到研究难题时，导师总能耐心倾听，并从宏观和微观层面给予深刻的见解和关键性的提示，帮助我突破瓶颈。此外，导师在生活上也给予了我许多关怀，他的鼓励和支持是我能够顺利完成学业和研究的重要动力。

感谢XXX实验室的各位老师和同学，特别是XXX、XXX等同学。在研究过程中，我们进行了多次深入的讨论和交流，他们的真知灼见和富有建设性的建议，为我的研究提供了诸多启发。实验室浓厚的科研氛围和良好的合作精神，也为我的学习和研究创造了优越的环境。感谢XXX大学机械工程系/控制科学与工程系为本论文研究提供的优质平台和资源支持。

感谢在论文评审和答辩过程中提出宝贵意见的各位专家和老师，你们的意见和建议使我得以进一步完善论文内容，提升了论文的学术水平。

本研究的顺利进行，还得益于国家/地方对机器人技术研究的资助（如国家自然科学基金项目XXX，项目编号：XXX），以及学校提供的科研经费和实验设备支持。

最后，我要感谢我的家人。他们是我最坚实的后盾，他们的理解、支持和无私的爱，是我能够心无旁骛地投入学习和研究的源泉。在此，向所有关心、支持和帮助过我的人们致以最诚挚的谢意！

九.附录

附录A：柔性底盘关键部件参数表

|部件名称|参数|数值|单位|

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