CN115877861B 一种基于分层互协策略的多足机器人步态与轨迹规划方法 （上海交通大学）_第1页
CN115877861B 一种基于分层互协策略的多足机器人步态与轨迹规划方法 （上海交通大学）_第2页
CN115877861B 一种基于分层互协策略的多足机器人步态与轨迹规划方法 （上海交通大学）_第3页
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一种基于分层互协策略的多足机器人步态本发明公开了一种基于分层互协策略的多术方案要点是将机器人的控制分成负责局部步态规划的底层控制器和全局轨迹规划的上层控2S1、采集多足机器人完成任务所需的障碍物及地形的地图信息，S3、建立上层控制器中所需根据局部地形信息得S4、利用训练后得到的状态转移模型及全局路径S6、根据多足机器人的足尖轨迹进行运动学反2.根据权利要求1所述的基于分层互协策略的多足机器人步态与轨迹规划方法，其特通过底层控制器控制多足机器人沿预设动作行走，记录行3.根据权利要求1所述的基于分层互协策略的多足机器人步态与轨迹规划方法，其特4.根据权利要求1所述的基于分层互协策略的多足机器人步态与轨迹规划方法，其特训练后的状态转移模型将局部地形信息与身值迭代完成全局路径规划。5.根据权利要求1所述的基于分层互协策略的多足机器人步态与轨迹规划方法，其特将机器人步态的相位时间添加入被优化变量，使用三次函数拟合表示足尖轨迹与受建立多足机器人步态及轨迹规划非线性优化问3[0005]本发明的目的是提供一种基于分层互协策略的多足机器4[0017]通过底层控制器控制多足机器人沿预设动作行走，记录行走到达目标点的成功[0029]通过将路径规划及轨迹规划均建立在地形的基础上，能5[0046]通过底层控制器控制多足机器人沿预设动作行走，记录行走到达目标点的成功6息包括供全局路径规划所使用的整体地形信息以及供小段的步态及轨迹规划所使用的局减少机器人自身机械磨损。将样本中的地形信息和身体信息采用MinMax的方法进行归一[0068]S3、建立上层控制器中所需的能根据局部地形信息得出状态转移模型的神经网7[0073]根据样本中的不同动作，按S31中为其选择不同区域的地形信息作为输入的第一[0078]价值迭代的基础是马尔科夫决策过程MDP，是一套可以解决大部分强化学习问题8个非线性优化问题中去，使用足式机器人步态优化框架优化器来求解该非线性优化问题，[0094]足式机器人运动时每条腿足尖的位移和受力情况可以表示为如图7所示。从图中可以看出，在每个运动相位ΔTi,j中，第i条腿足尖9[0113]vi,p:(t)eki(r)[0116]其中求解代价c就是优化器的最小化目标变量，与每个足尖轨迹中的节点数量和求解器求解出相应的足尖轨迹。本实施例中使用足式机器人步态优化框架(Trajectory加入机器人模型和限制条件，TOWR会使用IPOpt(内点法优化求解器)解出符合给定限制条的方法可以在全局路径建立时通过路径规划合理规避为相关的科技人员提供了一种行之

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