朱晓庆，陈 璐，冉登宇，钱义肇，王明超，别 桐

(1.北京工业大学信息学部，北京 100124； 2.北京工业大学樊恭烋荣誉学院，北京 100124)

一直以来，多足机器人都是自主机器人的重要研究方向之一，并且研究热度不断上升[1-3]. 四足机器人小巧灵活，但行走稳定性较差. 八足机器人虽具有较高稳定性，但步态控制复杂. 六足机器人是典型的多足机器人[4]，根据其自身的结构特点，可以在保持较大承载能力和运动灵活性的同时获得稳定的行进步态，非常适合在复杂地况作业[5]，在科研、探险和工程勘测等方面有较大的发展潜力[6]，例如：外太空攀登、野外探测[7]、极端条件操作[8]等. 因而，六足自主机器人的控制具有极高的研究价值及广泛的应用前景.

为解决多足机器人步态控制难题，目前专家学者在结构方面做了很多工作，解决此问题的方向大概分为2类：一类是腿部结构. HITCR- Ⅱ、ATHLETE等机器人的腿部结构通过关节进行耦合，灵活度高，但对驱动控件的精度及控制算法的复杂度有较高要求；rhex的半圆形单足简化结构与控制算法，可以实现在复杂地形上的高效行走，但其腿部设计导致其容易发生应力集中的现象，可通过提高材料性能或结构进行改进. 另一类是机体结构设计. 目前，BigDog、Atlas等高灵活性多足机器人的机体设计多使用连杆结构，使其具有更高的稳定性及步态的协调性[9].

针对多足机器人步态学习的控制难题，国内外常见的步态生成算法是优化算法和强化学习[10-12]. Zhang等[13]针对……