基于门控循环神经网络的四足机器人静步态规划方法

为使四足机器人在不配备地形感知设备的情况下,依然能够根据地形崎岖度变化自主调整自身步态规划参数,以提高其在复杂未知地形中的稳定性和适应性,提出了基于门控循环单元(GRU)模型的静步态规划方法。首先,给出了一种连续矩形迈步轨迹生成方法,能够保证机器人的摆动足在未知地形上顺利摆动至目标落足点且整个迈步过程连续。然后,提出了可通过调整参数改变躯干运动轨迹的规划方法。最后,利用GRU模型及各摆动足迈步时间实现对躯干运动轨迹规划中可调整参数的预测,以使四足机器人生成与地形崎岖度变化相适应的运动,且运动过程中能够兼顾能量消耗和自身稳定性。实验结果表明了本文方法的正确性和有效性。