实现六足机器人平稳步态过渡的新方法

能够快速高效地穿越各种地形的机器人将具有极大的优势，因为它们可以在具有挑战性的环境中成功完成复杂的任务。例如，这些机器人可以帮助监测森林等复杂的自然环境，或者在自然灾害后搜寻幸存者。

最常见的用于在不同地形中导航的机器人类型之一是腿式机器人，其身体通常受到动物身体结构的启发。为了在不同地形中快速移动，腿式机器人应该能够根据检测到的环境条件变化调整其运动和步态。

叙利亚大马士革高等应用科学技术学院的研究人员最近开发出一种新方法，以促进六足机器人不同步态之间的平稳过渡。

他们提出的步态控制技术发表在Heliyon上的一篇论文中，该技术基于所谓的中枢模式生成器(CPG)，这是一种模拟生物CPG的计算方法。这些是支撑人类和动物进行的许多有节奏运动(即步行、游泳、慢跑等)的神经网络。

该论文的通讯作者KifahHelal告诉TechXplore：“我们最近发表的论文是一个更大项目的基础组成部分，该项目旨在彻底改变六足机器人的运动控制。”

“虽然机器学习技术尚未集成，但我们设计的架构为此类先进应用奠定了基础。我们的方法论是考虑到未来的机器学习集成而设计的，确保在实施后，它将显著增强故障补偿。”

Helal和他的同事首先着手设计和模拟一个六足机器人。然后使用这个模拟机器人平台来测试他们提出的基于CPG的控制架构。

“我们的控制方法利用了CPG的原理，六足机器人的每条腿都由不同的节奏信号控制，”Helal解释道。“不同步态的本质在于这些信号之间的相位差。我们论文的核心贡献是振荡器之间的新颖交互设计，确保无缝步态转换。”

Helal和他的同事还开发了一种工作空间轨迹生成器，这是一种计算工具，可以将六足机器人中集成的振荡器的输出转换为其脚的轨迹，确保这些轨迹在过渡期间保持有效。在初步测试中，他们提出的控制架构被发现能够在模拟和真实六足机器人中实现稳定、高效和快速的步态变化。

“我们研究最引人注目的成果是过渡平稳性和速度的完美结合，”Helal说道。“从本质上讲，正是流畅性和速度的融合使我们的工作有别于之前的其他工作。我们还验证了一种映射功能，可确保机器人的脚部轨迹在整个过渡过程中保持有效。”