本文探讨了一种基于集中式相位生成算法（CPG）设计的四足机器人运动控制系统的开发与实现。该系统通过模拟生物神经系统中的模式发生器，能够自动生成并调整步态模式，适用于复杂地形下的自主导航任务。文中详细阐述了硬件架构、软件设计及实验验证过程，并展示了其在动态环境中的适应性和稳定性优势。
基于中央模式发生器（CPG）的四足机器人运动控制是仿生学研究的一个重要分支，这一领域主要从自然界动物的运动方式获取灵感，以实现在复杂环境下的稳定和高效移动。刘汉迪和贾文川两位学者于2017年发表的研究探讨了如何利用CPG网络来控制四足机器人的运动。
该研究的主要目的是提高四足机器人的运动稳定性和适应性。自然界中的动物通过脊髓内的中央模式发生器（CPG）控制肌肉活动，产生稳定的节律运动。在本研究中，研究人员构建了一个能够模拟这种生物机制的CPG网络模型，并利用它生成连续且协调的信号来驱动机器人关节的动作。
传统四足机器人的步态切换过程中经常会出现锁相和突变的问题，导致其动作不够平滑。为解决这一问题，在该研究中的CPG模型中引入了旋转矩阵。通过调整振荡器之间的相位差，可以输出连续和平滑的控制信号，并且能够生成适应不同步态需求的任意相位关系。
研究人员构建了一个改进版Hopf振荡器作为核心单元来建立一个控制网络模型，该模型由一系列状态方程构成。CPG网络中的每个振荡器对应于机器人的一条腿，并通过耦合实现相互之间的协调工作。根据不同的步态要求调整连接权重的值可以影响输出信号。
在ADAMS环境下定义了仿生四足机器人的虚拟样机模型，包括质量、材料以及运动约束等参数。该机器人由一个躯干和四条腿组成，每条腿具有三个自由度以满足三维空间内的动作需求。研究人员通过MATLAB/ADAMS联合仿真及实际测试验证了所提出的控制策略的有效性。
仿真实验中展示了walk步态与trot步态的数值结果。其中，walk步态在稳定性和适应性方面表现更佳，因为它不需要频繁调整重心位置。此外，使用旋转矩阵来调节振荡器之间的相位差可以克服传统切换时出现的问题，并为机器人提供了更好的控制能力。
关键词包括“四足机器人”、“节律运动”、“CPG”、“旋转矩阵”和“步态切换”，这些反映了文章的核心内容。这项研究不仅对未来的四足机器人设计与控制提供理论和技术参考，还推动了仿生学原理在机器人技术领域的应用和发展。通过进一步调整参数及优化策略，可以增强机器人的自主运动能力，在未知或变化环境中更好地发挥作用。
5星
