基于CPG的仿生六足机器人避障与全向运动控制

本文主要探讨了仿生六足机器人的传感器信号处理和全向运动控制技术。针对传统中枢神经模式发生器（CPG）控制方法在精确控制机器人足端运动轨迹方面的局限性，研究人员提出了一个改进的控制策略。在原有的CPG框架中引入了轨迹发生器模块，通过精细调整参数，实现了机器人全方位的运动控制能力。 为了简化传统CPG控制中的传感信息反馈和参数调整过程，文章创新性地设计了两种神经网络模型。这两种网络分别针对前方和侧方障碍物，通过集成多传感器的信号，对环境做出实时感知并处理。它们的作用是生成一系列控制参数，这些参数直接影响机器人的运动行为，从而实现自主避障功能。 实验部分，作者构建了一个仿生六足机器人原型，分别在墙角和狭小空间中进行了避障行走测试。实验结果证实了提出的全方向运动控制算法和自主避障算法的有效性和实用性。这种创新性的控制方法使得机器人能够根据环境变化，灵活地改变其运动路径，表现出较高的智能水平。 这篇文章深入研究了仿生六足机器人在运动控制领域的技术挑战，并通过结合先进的信号处理技术和智能化算法，成功提高了机器人的自主性和适应性。这对于未来仿生机器人技术的发展具有重要意义，也为实际应用中的六足机器人设计提供了有价值的参考。