遗传算法优化六足机器人CPG参数：实现精确步态控制

本文探讨了一种新颖的基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的方法，用于六足机器人的步态控制器——中央模式发生器（Central Pattern Generator, CPG）参数的优化调整。在当前的CPG启发式控制中，设定合适的振荡器网络权重值和单个振荡器的初始值，以产生具有特定幅度、频率和相位滞后的目标步态模式是一项挑战。作者们针对基于范德波方程（Van der Pol Equation, VDP）的CPG模型，提出了一个两阶段的参数调优过程。 首先，第一阶段的重点是寻找单个VDP振荡器的参数，以便产生具有指定频率和幅度的周期性振荡信号。这涉及对振荡器的参数如非线性系数（影响振荡周期）、恢复力（决定振幅稳定性）等进行搜索，以确保其能精确地模拟所需步态的运动特性。 其次，第二阶段的调优目标是确定振荡器网络中的连接权重以及每个振荡器的初始相位。通过遗传算法，作者设计了一个搜索策略，以优化这些连接权重，它们影响了振荡器之间的协同工作，从而影响整体步态的同步性和协调性。同时，初始相位的选择也对步态的执行时间和稳定性至关重要。 实验部分在MATLAB环境中进行了两个阶段的参数调整，并报告了相关的结果。这些结果不仅验证了遗传算法的有效性，还可能揭示了如何通过系统地优化参数来改进六足机器人的步态性能，例如提高运动效率、增加动态适应性或改善稳定性。这项研究对于理解和控制复杂多足机器人系统具有重要意义，因为它展示了如何将生物启发的控制策略与高级优化技术相结合，以实现更高效的仿生运动控制。