双足机器人混沌步态的仿生稳定控制策略

本文主要探讨了双足机器人在复杂环境下的步态控制问题，特别是针对混沌步态的处理。研究者针对双足机器人的行走控制提出了一个创新的方法，即采用自适应常值驱动与传感反馈相结合的仿生行走策略。这种策略借鉴了生物力学原理，尤其是人类步行中的自然机制，通过延迟反馈控制的设计来稳定步态。 首先，作者利用庞卡莱截面法分析了斜坡倾角变化对双足机器人步态的影响。结果显示，随着坡度的增大，原本稳定的倍周期步态可能会转变为混沌步态，这对机器人的稳定性构成了挑战。这一步的研究为后续的控制策略设计提供了重要的理论依据。 接着，基于这一发现，研究者设计了一种新的控制策略。他们将被动行走机器人的控制与常值力矩相结合，力矩控制在仿生学中扮演了关键角色，因为它可以模拟人体关节的稳定支撑。同时，传感反馈系统则负责实时监测机器人的运动状态，以便于实时调整控制器参数，确保步态的准确性和稳定性。 控制策略的核心是根据当前步态以及前两步的初始状态进行参数自适应调节。这种动态调整使得控制器能够适应不断变化的环境和机器人的运动状态，有效地避免了混沌步态的发生，并最终将步态控制收敛到稳定的周期步态。这种方法具有显著的优势，因为它不仅提高了机器人的行走效率，还增强了其在复杂地形下的鲁棒性。 通过仿真验证，文章证明了所提出的控制算法在实际应用中的有效性。它不仅能够在保持行走性能的同时，有效克服了混沌步态带来的不稳定问题，对于提高双足机器人的自主行走能力以及在未来的机器人技术领域，如服务机器人、探索机器人等领域都有着重要的实践价值。 这项研究为双足机器人在不确定环境中实现稳定行走提供了一种有效的控制策略，通过结合生物力学原理、自适应控制和传感反馈，为解决机器人步态控制的混沌问题开辟了新的路径。