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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院

摘要：一种仿海龟两栖机器人运动优化方法，首先，建立基于Hopf振荡器的CPG运动控制网络，独立设计各关节控制信号，避免参数耦合，简化优化过程。其次，将CAD模型转换为URDF模型，修正物理属性，并在仿真环境中集成传感器。然后，创建基于摆线轨迹的CPG步态，测试其在仿真环境中的可行性。接下来，使用机器人工具箱和仿真软件分别验证运动学和动力学建模，确保控制信号的准确性和可靠性。最后，运用贝叶斯优化算法，以最大运动速度和最小运输成本为目标，迭代计算最优CPG参数。此方法特别适用于松软介质环境，显著提升机器人运动性能，同时平滑控制信号延长使用寿命。

主权项：1.一种基于CPG模型的仿海龟两栖机器人运动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立基于Hopf振荡器的CPG运动控制网络，设计映射函数，映射后的CPG控制信号对应于机器人每条腿的控制仿生鳍前后运动的髋关节、控制仿生鳍上下运动的膝关节和控制仿生鳍绕膝关节转动的踝关节；根据关节舵机的实际性能确定控制信号的采样频率；S2、建立动力学仿真器环境下机器人的仿真模型；其中，将设计完成的仿海龟两栖机器人CAD模型转换为URDF模型，并根据实际样机的测试数据修正URDF模型中各部分的物理属性；在URDF模型上设置传感器以获取机器人的状态信息；建立动力学仿真器环境下的两栖环境模型；S3、建立基于摆线轨迹的CPG运动步态，在仿真环境下测试运动步态的可行性；S4、利用机器人工具箱验证单腿运动学建模，输出步骤S3中步态的运动轨迹；利用仿真软件验证基于牛顿欧拉法的单腿动力学建模，并在相应的仿真环境下输出力矩曲线；S5、将运动速度最大并且运输成本最小作为优化的代价函数，在步骤S2搭建好的仿真模型中运行贝叶斯优化算法，迭代计算出最优CPG控制参数；步骤S1中，所述CPG运动控制网络在基于Hopf的CPG模型上进行算法改进得到，改进后的CPG控制网络模型如下： ；式中，对应髋关节，是推进机器人运动的主要关节，其形状代表进行的是周期往复运动；对应膝关节，代表着控制鳍上下运动的关节，是减小机器人运动阻力的主要关节；对应踝关节，代表着控制鳍旋转运动的关节，是调整驱动装置与介质接触姿态的主要关节；和的物理意义是舵机的初始运动角度，反映了驱动结构的机械特性；、和代表信号的调整幅值系数，应根据样机测试取值；其中，加入的、和反映了受摆线轨迹启发的运动步态需要；步骤S5中，将运动速度最大并且运输成本最小作为优化的代价函数，选定机器人在各地形下的初始步态速度为参考速度，将代价函数中的速度转换为无量纲数，是机器人在运动过程中的总能量消耗，通过动力学仿真器中的电池节点测量，是机器人运动的距离，通过动力学仿真器中的GPS节点测量，是机器人的质量，是重力加速度。

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