【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制，具体为双足机器人的平地步态优化方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、双足机器人，是指模仿人类双足行走方式的机器人，由于其运动方式与人体类似，相较于轮式机器人和履带式机器人，其地形适应性更高、能源消耗更低。
3、机器人身体、环境和控制系统的耦合产生了双足机器人的步态，中枢模式发生器（central pattern generator, cpg）因其具有抗扰动、阶跃平滑、参数结构清晰等优点，被广泛应用于双足步态控制领域。cpg网络是由多个cpg单元相互耦合建立的网络结构，主要包括全连接cpg网络、环形cpg网络和起搏器cpg网络，cpg网络具有可参数化的特性，这项特性允许基于cpg网络的步态控制器可以结合任何优化算法以获得适合的步态参数，实现优异的步态效果。
4、面向具体行走任务时可以构建具体的优化目标，借助cpg网络可参数化的特性，可以将双足步态任务建模为一个高维优化任务，由于双足机器人具有高自由度的特性，...
【技术保护点】
1.双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，CPG网络为起搏器式CPG网络。
3.如权利要求1所述的双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，利用机器人稳定性指标构建的目标函数，如下式所示：
4.如权利要求1所述的双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，利用机器人保持站立的总时间构建目标函数，如下式所示：
5.如权利要求1所述的双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，利用机器人到达的目标距离，构建目标函数，如下式所示：
6....
【技术特征摘要】
1.双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，cpg网络为起搏器式cpg网络。
3.如权利要求1所述的双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，利用机器人稳定性指标构建的目标函数，如下式所示：
4.如权利要求1所述的双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，利用机器人保持站立的总时间构建目标函数，如下式所示：
5.如权利要求1所述的双足机器人的平地步态优化方法，其特征在于，利用机器人到达的目标距离，构建目标函数，如下式所示：
6.如权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘坤华，张超，陈成军，代成刚，郑义，卢涛，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：
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