胡平志，李泽滔

(贵州大学电气工程学院，贵州 贵阳 550025)

1 引言

近年来，随着微型计算机控制技术的完善，各式各样的机器人不断出现，其中适应复杂地形的足式机器人成为研究热门。不同于轮式、履带式和旋翼式机器人，足式机器人关节数量众多，运动方式复杂，其步态规划方式为机器人运动控制的基础。针对机器人步态规划算法，文献[1-3]提出了模仿动物运动的步态规划算法，这类算法具有较好的稳定性，但过分依赖于对动物的观察，适用于特定仿生形态的机器人。这3篇文献的算法分别对应了马(4足)、蚂蚁(6足)以及螃蟹(8足)，与本文所研究的机器人形态和足数均不一样，这些算法难以适应其他形态机器人以及本文所提及的四足机器人。

文献[4-6]提出了基于智能算法的机器人步态规划，这类算法能够较为广泛地适用于不同形态机器人。其中，文献[4]提出了基于智能决策算法的路径规划；文献[5]提出了结合遗传算法的基于零力矩点轨迹规划的四足机器人步态规划；文献[6]提出了基于马尔可夫决策的六足机器人算法，并且还提出了离散化轨迹的分析方法。

基于上述参考文献，本文提出基于改进蚁群算法的步态规划算法，将机器人的4足转化为四维空间坐标，并结合离散化轨迹的方法，将各种步态转化为四维空间内的离散点，从而将抽象的步态规划问题，转化为四维空间里的路径规划问题。值得注意的是，与传统步态规划问题寻求最短路径不同，本文算法的目的是规划一条最长路径，因此需要对传统路径规划算法进行改进。……