基于虚拟运动神经系统的六足机器人自适应运动控制

摘要

模仿动物躯干的构造，搭建了六足机器人平台；提出了在线的自适应运动控制器，通过模仿人类手臂的顺应性关节运动来实现阻抗控制参数的在线学习。与现有的虚拟运动神经系统结合，使得六足机器人可在线适应行走步态和速度，以应对不同的复杂地形。自适应运动控制器可以适应不同的任务和未知的机器人动力学，使得轨迹跟踪行为更稳定。仿真模型和六足机器人实体测试结果证明，该方法可有效提高机器人的适应性。

关键词

六足机器人 / 自适应控制 / 中枢神经系统 / 虚拟运动网络

基金资助

国家自然科学基金(62373064); 多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学)开放课题(MMC202101); 陕西省国防科技工业“揭榜挂帅”项目(SXGF2023J008)