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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明涉及机器人领域，具体涉及一种四足机器人步态控制方法及其四足机器人，四足机器人步态控制方法包括：S1：获取源域和目标域数据，利用模糊控制器对源域数据进行模糊处理，将经模糊处理后的源域数据和目标域数据对误差反传神经网络模型进行训练；S2：将优化后的误差反传模糊神经网络模型部署到四足机器人的仿真模型中验证；S3：将优化后的误差反传神经网络模型部署到算法平台中进行验证；S4：将优化后的误差反传神经网络模型部署到算法验证机中进行验证。通过经模糊处理后的源域数据和目标域数据对误差反传神经网络模型进行训练，以得到优化后的误差反传神经网络模型，使虚拟模型控制器中的步态参数整定的功能具有自学习、自适应的能力。
主权项：1.一种机器人步态控制方法，其特征在于，包括：如下步骤：S1：获取源域数据，并利用模糊控制器对所述源域数据进行模糊处理；对四足机器人建立仿真模型，以获取目标域数据，利用经模糊处理后的源域数据以及目标域数据对误差反传神经网络模型进行训练，以得到优化后的误差反传神经网络模型；S2：将优化后的误差反传模糊神经网络模型部署到四足机器人的仿真模型中，对虚拟模型控制器的参数进行整定，以虚拟GPS测速节点和惯性单元测得的姿态角为量化指标，观察误差反传模糊神经网络模型根据目标域数据所作出的调参决策的准确率；S3：搭建算法平台，将优化后的误差反传神经网络模型部署到算法平台中，以对所述样机进行验证，对虚拟模型控制器的参数进行整定，以虚拟GPS测速节点和惯性单元测得的姿态角为量化指标，观察误差反传模糊神经网络根据目标域数据所作出的调参决策的准确率；S4：搭建算法验证机，将优化后的误差反传神经网络模型部署到算法验证机中，以对所述算法验证机进行验证，对虚拟模型控制器的参数进行整定，以虚拟GPS测速节点和惯性单元测得的姿态角为量化指标，观察模糊神经网络根据目标域数据所作出的调参决策的准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种四足机器人步态控制方法及其四足机器人
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