ClimbLab: MATLAB Simulation Platform for Legged Climbing Robotics

📄 arXiv: 2610.09315v1 📥 PDF

作者: Kentaro Uno, Warley F. R. Ribeiro, Yusuke Koizumi, Keigo Haji, Koki Kurihara, William Jones, Kazuya Yoshida

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-07

备注: Author's version of a manuscript in the proceedings of CLAWAR 2021. The final published version is available at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86294-7_20

💡 一句话要点

提出ClimbLab以支持腿足攀爬机器人模拟

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 腿足机器人 MATLAB模拟 刚体动力学 环境适应性 开源平台

📋 核心要点

  1. 现有的腿足机器人模拟平台在环境适应性和灵活性方面存在不足，难以满足复杂地形的需求。
  2. ClimbLab通过提供一个可定制的MATLAB模拟环境，允许用户设计和测试各种腿足机器人在不同地形下的表现。
  3. 实验结果表明，ClimbLab能够有效模拟四足机器人在复杂环境中的行走和攀爬，展示了其在多种环境参数下的适应能力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个开源的MATLAB模拟与分析平台ClimbLab，专门用于腿足攀爬机器人。该模拟器能够设计任意肢体机器人系统，作为具有浮动基座的关节多体，并模拟其在任意环境中的行走和攀爬。主要的环境变量参数包括倾斜度、重力和地面刚度，任何点云都可以作为地形图。此外，模拟器采用了刚体动力学引擎。本文首先描述了模拟器的结构和计算流程，接着展示了代表性的模拟示例，其中四足机器人在墙面上抓握或在陡坡上攀爬。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有腿足机器人模拟平台在环境适应性和灵活性不足的问题，尤其是在复杂地形的模拟上存在的挑战。

核心思路：ClimbLab通过构建一个开源的MATLAB平台，允许用户设计任意肢体机器人，并在多种环境条件下进行模拟，从而提高了模拟的灵活性和适用性。

技术框架：该平台的整体架构包括模拟器结构、计算流程和环境参数设置。主要模块包括机器人设计模块、环境设置模块和动力学引擎模块。

关键创新：ClimbLab的最大创新在于其开放源代码和灵活的环境设置，用户可以根据需要调整地形参数和环境条件，这在现有的模拟平台中是较为少见的。

关键设计：模拟器支持多种环境参数的设置，如倾斜度、重力和地面刚度，且能够处理任意点云作为地形图，确保了模拟的多样性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ClimbLab能够成功模拟四足机器人在不同环境条件下的行走和攀爬，尤其是在陡坡和墙面抓握的情况下，表现出较高的适应性和稳定性，提升了机器人在复杂环境中的应用潜力。

🎯 应用场景

ClimbLab的潜在应用领域包括机器人研究、教育和工业自动化等。通过提供一个灵活的模拟环境，研究人员可以在不同的地形条件下测试和优化腿足机器人的设计，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

This paper presents an open-sourced MATLAB simulation and analysis platform dedicated to legged climbing robots. This simulator enables the design of any limbed robotic system as an articulated multi-body with a floating base and simulates it walking and climbing in an arbitrary environment. The main variable environmental parameters are inclination, gravity, and ground stiffness, and any point cloud can be installed as the terrain map. Furthermore, the simulator employs a rigid body dynamics engine. This paper first describes the simulator structure, and the computational flow and next presents the representative simulation examples where quadrupedal robots assumed gripping on the wall or climbing on the steep slope.