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摘要：本发明提供一种基于监督训练的四足机器人足端触地检测方法,所述四足机器人足端设有加速度传感器，所述检测方法包括如下步骤：步骤S1、控制四足机器人足端按照预期进行触地，获取加速度传感器数据并进行归一化处理、标定对应标签，制作训练数据集；步骤S2、对训练数据集进行训练，得到网络模型；步骤S3、运行监督训练网络模型，基于输入的加速度数据进行足端触地识别。本检测方法基于非接触式的加速度传感器实现，无需复杂结构设计，简单可靠，精度高，抗干扰性强。

主权项：1.一种基于监督训练的四足机器人足端触地检测方法,其特征在于，所述四足机器人足端设有加速度传感器，所述检测方法包括如下步骤：步骤S1、控制四足机器人足端按照预期进行触地，获取加速度传感器数据并进行归一化处理、标定对应标签，制作训练数据集；步骤S2、对训练数据集进行训练，得到监督训练网络模型；步骤S3、运行监督训练网络模型，基于输入的加速度数据进行足端触地识别；其中，步骤S2具体包括：步骤S21、对训练数据集X进行加权求和，其表达式为：z＝∑W·x+bias3其中参数W为权重，参数bias为偏置，对W、bias进行均匀分布初始化，初始值范围为0-1之间，训练模型的过程即找到合适的W、bias值；步骤S22、对z进行非线性变换，激活函数为softmax，由于标签为LANDING或N-LANDING两类，即i的值为1或2，其中zi为第1组或第2组样本数据线性变换计算数值，zj为对应的累加求和值，即为eZ1+eZ2的累加求和值，通过Softmax函数可以将两类的输出值转换为范围在[0,1]且和为1的概率分布，其表达式为： 得到为计算出的为分类标签的预测值，综合3、4得到的表达式为： 其中，分别表示标签LANDING和N-LANDING的预测概率，w1,1,w1,2...w1,100为标签LANDING的权重参数，其中左下标1为标签LANDING的数据、右下标1-100为训练数据个数；w2,1,w2,2...w2,100为标签N-LANDING的权重参数，其中左下标2为标签N-LANDING的数据，右下标1-100为训练数据个数；x1,x2,x3...x100为处理后的数据集，其中下标1-100为数据集中第1-100个数；bias1、bias2为标签LANDING和N-LANDING分别对应的偏置参数；其中下标1代表标签LANDING，2代表标签N-LANDING；步骤S23、通过损失函数计算标签值和预测值的偏差，损失函数的表达式为： 其中，m为样本个数，损失函数采用对数损失，Li是样本中第i个数据的标签值，其标签N-LANDING为0、LANDING为1标签值，把步骤S21、步骤S22中设置的Wi,j、biasi的初始值，以及步骤S22中得到的Zi、以及标签值Li输入到损失函数计算得到偏差值；步骤S22中公式5中的简写为Wi,j，简写为biasi，随机设置Wi,j、biasi的初始值且初始值范围为0-1之间；步骤S24、设定网络模型检测目标值，当偏差值大于目标值时，即识别率未达到预期的要求，通过梯度下降法迭代参数Wi,j、biasi，对损失函数的W、bias求偏导数步骤S25、设置学习率α＝0.001；步骤S26、通过更新参数W，通过更新参数bias；步骤S27、把更新后的W，bias代入步骤S21，循环训练网络模型，直到损失值低于目标阈值，即找到合适的W、bias值完成模型的训练。

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