【摘 要】
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六足机器人作为一种多肢体、多自由度的并联机器人,因其稳定性高、环境适应能力强、运动灵活的特点及广泛的应用前景,而受到世界各地科研人员的普遍重视,其中一个重要研究问题就是六足机器人的步态控制。六足机器人因其关节众多使得运动控制格外复杂,传统的一些运动控制方法并不能很好的适用于六足机器人的多关节结构,六足机器人的步态控制作为其技术发展的关键,依然是当前的一个研究热点。本文就六足机器人的步态控制进行了研
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六足机器人作为一种多肢体、多自由度的并联机器人,因其稳定性高、环境适应能力强、运动灵活的特点及广泛的应用前景,而受到世界各地科研人员的普遍重视,其中一个重要研究问题就是六足机器人的步态控制。六足机器人因其关节众多使得运动控制格外复杂,传统的一些运动控制方法并不能很好的适用于六足机器人的多关节结构,六足机器人的步态控制作为其技术发展的关键,依然是当前的一个研究热点。本文就六足机器人的步态控制进行了研究,主要内容分为以下几个方面:（1）基于CPG的六足机器人步态生成。首先,对组成CPG网络的Hopf振荡器进行改进,加入负载因子使其可以输出多种步态信号,并对改进后的Hopf振荡器通过单一参数原则进行参数分析,得到参数对振荡器输出的影响。其次,利用改进后的Hopf振荡器构建CPG网络,CPG网络采用全连接的拓扑结构,多个CPG单元之间可以实现双向连接形成腿间耦合。构建好CPG网络可以平稳的输出多种步态信号,并能快速的进行步态切换。（2）基于强化学习的六足机器人SCPG步态学习。CPG控制需要事先给出特定的参数来生成设定的步态,其本身并不能自发的生成我们期望的步态。针对CPG控制的不足,本研究提出一种基于强化学习的六足机器人脉冲中央模式生成器（SCPG）算法。首先,在CPG网络的基础上进行了改进,结合脉冲神经网络组成SCPG模型。其次,利用输入神经元来进行腿部神经元脉冲的触发,根据步态进行机器人奖励的计算。最后,通过STDP学习机制进行神经元连接权值的更新。SCPG网络成功的实现了六足机器人的步态学习,弥补了CPG的不足。（3）六足机器人硬件平台搭建及实验研究。首先,利用串联弹性驱动器（SEA）搭建了六足机器人硬件平台。其次,介绍了六足机器人运动控制的整体设计。最后,针对机器人的步态控制,分别进行了三、四、波动步态和步态学习的实验,实验结果验证了基于CPG的步态生成和基于SCPG的步态学习方式的有效性。
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