四足机器人基于CPG和反射的自适应行走控制

"这篇文章提出了一种基于中央模式发生器（CPG）和内耳反射的四足机器人行走控制策略。通过一个振荡器网络和膝关节到髋关节的映射函数来实现四足机器人的节律性运动。设计了两阶段参数调整方法，以微调振荡器网络的参数。首先，通过对数值模拟分析参数对输出信号的影响，然后使用遗传算法（GA）进化振荡器的相位关系，以实现类似动物的基本行走模式。此外，模仿动物的内耳反射机制，以实现在斜坡地形上的适应性行走。这一结合使四足机器人能够在各种环境中表现出更自然和灵活的步态。" 在这篇研究论文中，作者探讨了如何利用生物启发的方法来提升四足机器人的行走控制性能。中央模式发生器（CPG）是一种生物神经网络，存在于许多脊椎动物中，负责产生周期性的运动模式，如行走和奔跑。在本文中，CPG被用作生成四足机器人行走节奏的基础。振荡器网络被用来模拟生物体内的CPG，每个振荡器代表一个腿的运动，它们之间的相位关系决定了机器人的步态。 为了实现更精确和适应性的步态，论文提出了一个两阶段的参数调整方法。第一阶段是通过数值模拟来研究各个参数对振荡器网络输出信号的影响，理解参数变化如何影响机器人的运动模式。第二阶段，利用遗传算法来优化这些参数，特别是振荡器的相位关系，以生成与实际动物行走相似的模式。这种方法允许机器人在不同环境和条件下保持稳定和有效的行走。 同时，论文还借鉴了动物的内耳反射机制，这是一种生物体在平衡和空间定位中的关键机制。在四足机器人中模拟这种机制，使得机器人能够感知地形的变化并作出相应的反应，实现适应性行走，例如在斜坡上行走时保持稳定性。 这篇论文的贡献在于提出了一种结合生物神经机制和智能算法的四足机器人控制策略，增强了机器人的动态行走能力，并提高了其在复杂环境中的适应性。这种方法对于未来四足机器人的研发和应用具有重要的理论和实践意义，特别是在搜救、探索和军事等领域。