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申请/专利权人：中国北方车辆研究所
摘要：本发明属于机器人运动控制技术领域，具体涉及一种行为驱动的四足机器人中枢层细粒度演进优化模型。所述四足机器人中枢层细粒度演进优化模型采用多模态切换控制的策略，其原理是将实际环境中的地形划分归类为台阶与斜坡两大类，针对台阶地形和斜坡地形分别采用不同的细粒度摆动轨迹规划；通过本体运动学和IMU等感知数据实现对台阶和斜坡两类典型地形的快速判别，进一步基于模态判别结果对细粒度摆动行为进行在线演进优化，提高整体地形的通过能力，并提升四足机器人在“全自主”任务下的复杂地形自适应通过能力。
主权项：1.一种行为驱动的四足机器人中枢层细粒度演进优化模型，其特征在于，所述四足机器人中枢层细粒度演进优化模型采用多模态切换控制的策略，其原理是将实际环境中的地形划分归类为台阶与斜坡两大类，针对台阶地形和斜坡地形分别采用不同的细粒度摆动轨迹规划；假设四足机器人名义落足位置为C点，在台阶地形下将出现摆动中提前着地的接触位置为A点，而在斜坡地形下接触位置为B，则通过落足高度差dH实现对两类地形的区分并进行细粒度演进优化；所述四足机器人中枢层细粒度演进优化模型进行细粒度演进优化的过程，包括如下步骤：步骤1：当姿态控制误差较小时，通过提前着地时足端位置与名义着地位置之差来判断当前地形属性为台阶还是斜坡；步骤2：当判别为台阶地形，则采用相应的细粒度摆动轨迹优化处理策略，修正落足点和摆动轨迹终点，并以地形斜坡角度来调节接触后落足速度矢量方向降低落足冲击；当判别为斜坡地形，则采用相应的细粒度摆动轨迹优化处理策略，修正落足点和摆动轨迹终点，并以地形斜坡调节触地时刻的落足速度矢量方向降低落足冲击；步骤3：当地形恢复为平面时采用名义摆动策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国北方车辆研究所 行为驱动的四足机器人中枢层细粒度演进优化模型
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