四足机器人步态控制与CPG模型研究综述

在CPG神经电路被识别后，众多学者采用各种方法模拟神经元和神经键（突触），建立CPG模型，以描述或模拟其行为及动态特性。这些方法包括非线性微分方程、VLSI硬件电路、人工神经网络和拓扑图等。从工程角度看，CPG神经电路可以视作由一组互相耦合的非线性振荡器构成的分布系统，通过相位耦合实现节律信号的生成。通过改变振荡器之间的耦合关系，可以产生具有不同相位关系的时空序列信号，从而实现不同的运动模式。与其他类型的机器人相比，四足机器人因其良好的运动灵活性和环境适应性而成为步行机器人研究的热点。近年来，研发高动态性、高适应性、高稳定性和高负载能力的高性能四足机器人成为仿生机器人技术的主流研究方向。作为一种典型的强耦合非线性复杂动力学系统，四足机器人模型结构复杂，关联因素众多，许多基础理论与关键技术亟待深入研究。围绕提高四足机器人的环境适应性和运动稳定性，对仿生机构设计、仿生运动控制理论与方法及运动控制系统构建等关键技术问题进行研究。