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龙图腾网恭喜北京空间飞行器总体设计部申请的专利一种基于先验经验的足式机器人运动轨迹自主涌现方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115657696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210838579.3，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种基于先验经验的足式机器人运动轨迹自主涌现方法是由马超;李剑飞;吴爽;李群智;罗毓芳;谭启蒙;徐超凡;李中衡设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验经验的足式机器人运动轨迹自主涌现方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于先验经验的足式机器人运动轨迹自主涌现方法，建立了足式机器人智能体深度强化学习模型，并设计了强化学习后机器人运动控制的运动轨迹半自主涌现模型、运动轨迹全自主涌现模型，共同形成基于先验经验的足式机器人运动轨迹自主涌现方法，模型部署后可成功实现物理样机的自主运动行走，还可有效实现机器人在无任何人工干预和遥操作指令控制下运动轨迹的自主生成，可降低在轨验证成本及在轨验证风险，为空间机器人在月火复杂环境下智能自主运动行走提供参考，并为传统控制和学习控制指出合作方向。

本发明授权一种基于先验经验的足式机器人运动轨迹自主涌现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验经验的足式机器人运动轨迹自主涌现方法，其特征在于，采用基于强化学习训练得到的全自主涌现模型或半自主涌现模型获取足式机器人的运动轨迹；其中，全自主涌现模型获取运动轨迹的方法为：将当前时刻足式机器人各条腿上的电机转动角度输入所述全自主涌现模型，得到下一时刻足式机器人各条腿上的电机转动角度，使得足式机器人自主完成行走任务；半自主涌现模型获取运动轨迹的方法为：将足式机器人各条腿上的电机转动角度的参考值、当前时刻足式机器人各条腿上的电机转动角度输入所述半自主涌现模型，得到下一时刻足式机器人各条腿上的电机转动角度，使得足式机器人半自主完成行走任务；所述全自主涌现模型的训练方法为：将足式机器人在当前时刻的滚转角、俯仰角、滚转角速度、俯仰角速度、位置以及足式机器人各条腿上的电机转速和电机转矩构建为状态空间；将当前时刻足式机器人各条腿上的电机转矩构建为作为动作空间；构建基于巡视速度最优的奖励函数或基于关节能耗最优的奖励函数： 其中，为足式机器人当前时刻的位置，为足式机器人上一时刻的位置，τi为足式机器人各条腿上的电机转矩，ωi为足式机器人各条腿上的电机转速，i=1,2,…,n，n为足式机器人的腿数；在当前地形环境下，获取不同状态空间、动作空间以及不同状态空间、动作空间对应的下一时刻足式机器人各条腿上的电机转动角度作为训练样本集，并基于训练样本集采用强化学习的方式对全自主涌现模型进行训练，直到基于巡视速度最优的奖励函数或基于关节能耗最优的奖励函数收敛，得到最终的全自主涌现模型；半自主涌现模型的训练方法为：将足式机器人在当前时刻的滚转角、俯仰角、滚转角速度、俯仰角速度、位置以及足式机器人各条腿上的电机转速和电机转矩构建为状态空间；将当前时刻足式机器人各条腿上的电机转矩构建为作为动作空间；构建基于巡视速度最优的奖励函数和基于关节能耗最优的奖励函数： 其中，为足式机器人当前时刻的位置，为足式机器人上一时刻的位置，τi为足式机器人各条腿上的电机转矩，ωi为足式机器人各条腿上的电机转速，i=1,2,…,n，n为足式机器人的腿数；在当前地形环境下，获取不同状态空间、动作空间对应的当前时刻或下一时刻足式机器人各条腿上的电机转动角度与设定参考值之间的差值，并将不同状态空间、动作空间以及不同状态空间、动作空间对应的差值作为训练样本集，并基于训练样本集采用强化学习的方式对半自主涌现模型进行训练，直到基于巡视速度最优的奖励函数或基于关节能耗最优的奖励函数收敛，得到最终的半自主涌现模型。

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