基于触地信号的四足机器人对角小跑步态直觉控制方法研究

本篇论文深入探讨了四足机器人对角小跑步态的虚拟模型直觉控制方法。在当前研究背景下，随着科技的进步，四足机器人因其多功能性和适应性在机器人领域引起了广泛关注。课题的研究意义在于提升四足机器人的运动控制能力，特别是在复杂环境下的动态平衡和稳定性。 论文首先回顾了四足机器人控制方法的发展历程，从早期的基于ZMP（Zero Moment Point）控制，到后来的CPG（Central Pattern Generator）控制方法，再到近年来兴起的直觉控制。直觉控制强调模仿生物体的运动直觉，能够更好地应对不确定性，具有更高的灵活性。 文章的核心内容围绕基于触地信号的四足机器人步态规划展开。作者详细介绍了四足机器人常用的步态，如爬行（Crawl）、对角小跑（Trot）以及其他步态，并着重讨论了如何根据地面触地信号来规划足端轨迹和步态序列。通过实例，如Crawl和Trot步态的时间顺序控制，以及步态之间的平滑切换，展示了作者对于步态规划的精细理解。 进一步，论文将研究焦点转向二维空间的分解式虚拟模型控制（Decomposition-based Virtual Model Control, VMC）。VMC是一种将复杂运动分解成多个简单的运动单元进行控制的方法，但在四足机器人中实施面临诸多挑战，如运动协调、动力学限制等。作者针对这些难点提出了针对性的解决方案，旨在通过分解式VMC实现对对角小跑步态的精确控制。 这篇论文通过理论分析和实际案例，提出了一种创新的三维空间全方位的虚拟模型控制策略，旨在解决四足机器人在对角小跑步态中的姿态控制和侧向平衡问题，这为四足机器人的运动控制技术提供了新的研究视角和可能的实践路径。该研究对于推动四足机器人技术的发展和应用具有重要的理论价值和实际意义。