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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利机器人感知的地形识别步态控制方法、系统、介质及设备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：CN119159590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411648442.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权机器人感知的地形识别步态控制方法、系统、介质及设备是由张国腾;丁伟凯;朱政国;蒙锦桂;宋锐设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人感知的地形识别步态控制方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种机器人感知的地形识别步态控制方法、系统、介质及设备，属于机器人感知技术领域。方法包括：基于最优足底力，获取双足机器人俯仰角数据和足底力数据；将所述俯仰角数据和足底力数据输入训练好的KNN模型中，对当前机器人行走的地形进行识别，得到地形识别结果；所述KNN模型的训练过程为：驱动双足机器人以固定步频步态通过崎岖地形和平地地形，采集通过不同地形的俯仰角样本数据和足底力样本数据输入KNN模型，利用KNN模型进行地形分类；机器人控制器接收地形识别结果，基于所述结果按照预设的步态控制策略对机器人的步频和步态进行调整。本发明该方法无需为机器人添加额外传感器，只需要靠自身的状态反馈即可辨识地形。

本发明授权机器人感知的地形识别步态控制方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种机器人感知的地形识别步态控制方法，其特征在于，包括：基于最优足底力，获取双足机器人俯仰角数据和足底力数据；将所述俯仰角数据和足底力数据输入训练好的KNN模型中，对当前机器人行走的地形进行识别，得到地形识别结果；机器人控制器接收地形识别结果，基于所述结果按照预设的步态控制策略对机器人的步频和步态进行调整；所述KNN模型的训练过程具体包括：驱动双足机器人在平地地形和崎岖地形上自主导航，分别获取包含横滚角、俯仰角和足底力的样本数据集D1和D2；提取每个样本数据的变异系数和方差作为特征，并将数据集划分为训练集和验证集；其中，采用滑动窗口算法计算变异系数和方差，窗口大小和间隔根据数据打印频率确定；应用KNN算法进行训练，选择分类正确率最高的特征组合进行实验验证，并记录每组测试的成功率，确定最佳的k值以优化模型性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。