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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學中山學院申請的專利一種基于運動發(fā)散量的人形機器人分級受擾恢復(fù)控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120406159B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510846091.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于運動發(fā)散量的人形機器人分級受擾恢復(fù)控制方法是由楊亮;徐文駿;潘明攀;郭志軍設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于運動發(fā)散量的人形機器人分級受擾恢復(fù)控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于運動發(fā)散量的人形機器人分級受擾恢復(fù)控制方法，該方法通過IMU和狀態(tài)信號實時檢測機器人質(zhì)心位置和速度來估計外力干擾，對估計出的外力進行死區(qū)濾波和記憶衰減處理后，基于線性倒立擺模型計算當前運動發(fā)散量，根據(jù)估計的外力修正運動發(fā)散量的實際偏移方向并計算其相對于零力矩點的偏移量，通過計算偏移量的最大安全閾值將受擾程度分為輕微、中等和嚴重三級，針對不同等級采用相應(yīng)的恢復(fù)策略，最終根據(jù)修正的落地點規(guī)劃實時擺動腿路徑以供機器人跟蹤控制，實現(xiàn)機器人的自適應(yīng)受擾恢復(fù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于運動發(fā)散量的人形機器人分級受擾恢復(fù)控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于運動發(fā)散量的人形機器人分級受擾恢復(fù)控制方法，其特征在于：包括以下步驟： 1通過IMU和狀態(tài)信號實時檢測當前機器人質(zhì)心位置和速度，以此來估計所受到的外力干擾； 2對估計的外力進行死區(qū)濾波和記憶衰減處理； 3基于線性倒立擺模型計算當前的修正運動發(fā)散量ξf； 4計算當前的零力矩點pzmp與修正發(fā)散量ξf之間的偏移量Δξf； 5計算偏移量的最大安全閾值Δξfmax； 6根據(jù)偏移量Δξf的大小將受擾程度分為三級：輕微、中等和嚴重； 7針對不同受擾等級采用相應(yīng)的恢復(fù)策略：輕微受擾時不調(diào)整，中等受擾和嚴重受擾時分別給予不同的補償量； 8根據(jù)修正的落地點規(guī)劃實時擺動腿路徑以供機器人進行跟蹤控制，通過上述分級控制實現(xiàn)機器人的自適應(yīng)受擾恢復(fù)； 所述步驟2中估計力濾波方法：根據(jù)估計的外力大小進行不同設(shè)置，以區(qū)別大小擾動，設(shè)置死區(qū)閾值Fdead＝0.5μmg，F(xiàn)min＝1.0μmg,其中μ為地面的摩擦系數(shù)， 當時視為無擾動狀態(tài)，取 當時采用線性插值，取 當時， 所述步驟2中估計力記憶衰減處理方法：估計力經(jīng)過濾波后，進行對大沖擊的檢測，當檢測到當前外力估計值超過閾值時，外力記憶值更新為當前外力；否則，記憶值按指數(shù)形式衰減： 其中，表示外力記憶值，為當前外力估計值，γ是記憶衰減系數(shù)，滿足0γ1，F(xiàn)th為沖擊檢測閾值,取Fth＝2Fmin。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人電子科技大學中山學院，其通訊地址為：528402 廣東省中山市石岐區(qū)學院路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。