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申请/专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学

摘要：本发明涉及到四足机器人运动规划控制方法，针对应用串联弹性驱动器的四足机器人，公开了基于串联弹性驱动器的四足机器人能效优化方法，包括基于强化学习的参数协同优化和基于模型预测优化控制，从而为提高四足机器人运动的能效和平稳性提供了一种可行性方案。主要内容：根据物理样机的参数建立四足机器人的动力学模型，基于LuGre摩擦模型建立驱动‑能耗模型；针对每一个设计参数实例，利用强化学习对四足机器人机身的侧翻角、横滚角和俯仰角和位姿，足端落地时间、位置和期望时间、位置的误差，每条腿输出的力矩共计21个状态进行观测，利用LuGre摩擦模型构建能耗评估函数，在奖励函数的设计中，将能耗作为评估指标。

主权项：1.一种基于串联弹性驱动器的四足机器人能效优化方法，包括如下步骤：步骤1：设定串联弹性驱动器的弹性元件设计参数集：D，其中包括关节刚度k、阿基米德螺旋线的参数a、b、c，根据电机输出力矩确定刚度范围，并将电机尺寸作为阿基米德螺旋线的约束条件；步骤2：根据物理样机的参数建立四足机器人的动力学模型，同时建立基于LuGre摩擦模型的驱动-能耗模型；通过机身轨迹跟踪、关节力矩跟踪和足端接触力跟踪构建四足机器人控制的约束和性能指标，通过设置权重参数在基于MPC的运动规划控制器中利用二次规划求解优化；步骤3：针对每一个设计参数实例，利用强化学习对设计参数和权重参数进行联合优化，奖励函数鼓励机器人以最小能耗向前运动，惩罚急促和低效的动作；通过学习基本策略π，将当前状态xt∈R18和上一次的动作at-1∈R7作为输入预测下一个动作at，at是所有优化参数集；步骤4：将强化学习优化后得到的参数应用到控制器上，将期望的步态、速度输入到步态相位控制器，计算期望的足端触地时序列表，然后将时序列表、权重参数、期望的步态和速度作为MPC优化的输入，利用二次规划和机器人反馈的状态信息求解足端接触力，进而求解关节力矩；关节利用前馈控制和PID控制跟踪期望力矩，促使机器人运动。

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