王刚，韩金华，韩世凯，陈曦，叶秀芬



基于CPG的仿蟹机器人复杂地形步态生成方法

王刚1,2，韩金华3，韩世凯2，陈曦4，叶秀芬3

(1. 哈尔滨工程大学船舶工程学院，黑龙江哈尔滨，150001；2. 哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室，黑龙江哈尔滨，150001；3. 哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨，150001；4. 黑龙江工程学院机电工程学院，黑龙江哈尔滨，150050)

为了提高仿蟹机器人的复杂环境适应性，提出一种基于生物神经反射机理的自适应复杂地形步态生成方法。首先，采用互抑神经元振荡器构建仿蟹机器人CPG运动控制网络模型；其次，利用具有良好逼近能力的前馈神经网络将CPG输出的节律信号映射为步行足足端轨迹；然后，在CPG模型中引入基于力传感器触发的反射机制，实现了机器人自适应复杂地形步态生成；最后，通过仿蟹机器人复杂地形运动控制的实验研究，验证所提出的基于生物神经反射机理的自适应复杂地形步态生成方法的有效性。

仿蟹机器人；中枢模式发生器(CPG) ；步态生成；复杂地形

科学家们借鉴多足动物独特的运动方式，研制了各种各样的足式仿生机器人，与传统的移动机器人相比具有更好的环境适应性、灵活性及运动作业能力[1]。多足机器人研究领域一个重大技术难题就是运动的控制，特别是多足协调控制，常见的多足仿生机器人运动控制方法主要有3种，分别为基于模型、行为以及仿生的控制方法[2−3]。基于模型的方法采用建模−规划−控制的思路，能够完成精确复杂的任务，但缺点是建模繁琐、运动规划复杂、环境适应性差；……