上海交通大学高岳获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115877861B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211724547.7，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权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是由高岳;高峰设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本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在说明书摘要公布了：本发明公开了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，解决了现有对足式机器人的整体算法控制仍存挑战的问题，其技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制器，对底层控制器使用非线性优化方法，根据机器人当前位置的局部地形和身体信息，建立非线性优化问题，搜索每条腿足尖的轨迹参数，通过得到的每条腿的足尖轨迹进行反解，得到机器人电机的控制信号，对于上层控制器使用监督学习的方法，从运动信息样本中学习到底层控制器的能力，基于模型的强化学习算法进行全局轨迹规划，本发明的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，具有普适性、思路简单、更加方便有效。
本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种基于分层互协策略的多足机器人步态与轨迹规划方法，其特征是，包括有以下步骤：S1、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，包括供全局路径规划所使用的整体地形信息、供局部步态及轨迹规划所使用的局部地形信息；S2、采集多足机器人在环境中运动的信息，包括局部地形信息、机器人自身状态信息、统计到达目标点的成功率信息；S3、建立上层控制器中所需根据局部地形信息得出状态转移模型的神经网络，使用采集的环境中运动的信息数据，通过监督学习训练神经网络直至收敛；S4、利用训练后得到的状态转移模型及全局路径规划所需的整体地形信息，使用值迭代的方法获取全局的路径规划结果；S5、对全局规划中的每一个局部目标，使用非线性优化法进行步态及轨迹优化，得到多足机器人的足尖轨迹；S6、根据多足机器人的足尖轨迹进行运动学反解，输出步态及轨迹规划所需的多足机器人的电机控制信号。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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