吴国洋

（攀枝花学院 钒钛学院，四川 攀枝花 617000）

为了提高机器人在非结构化环境下的平稳通过能力，使其更加贴近生物的自然运动，国内学者围绕结构优化设计和控制2个部分做出了一定的研究。通过结构设计层面来实现避障功能的文献较多，如肖时雨等［1］基于人体爬树运动研制的一种新型四壁式巡检机器人，王吉岱等［2］设计了一种具有越障效率高、爬坡能力强的四臂巡检机器人机械结构，房立金等［3］设计的通过关节匹配实现越障平衡的新型四臂巡检机器人，郭文增等［4］提出了一种兼具轮式和履带式高越障性的机器人，孟广耀等［5］提出了一种可变形新式履带机器人。另一方面，关于机器人避障控制方面的研究甚少，且只是在现有的结构上采用智能算法或神经网络进行控制，如杨志成等［6］提出了一种具有避障功能的控制系统，王云倩等［7］提出了一种具有探测障碍、位姿调整的CPG运动控制方法，李志海等［8］提出了一种双足机器人避障运动的控制系统，韩宝玲等［9］提出了一种基于新粒子群算法的四足机器人机身横向调整参数优化方法，葛卓等［10］提出了四足机器人坡面/避障运动数学模型。

本文结合生物界蜘蛛的运动特点，针对非结构化环境的复杂路面，研究一种多足机器人，结合空间机构学的数学基础，求解多足机器人的运动学模型，利用CPG神经网络对多足机器人构建运动拓扑结构，对其在平坦路面、圆柱障碍物等2种环境进行仿真试验，以验证结构仿生、功能仿生在机器人非结构化环境中的合理性与有效性。……