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龍圖騰網獲悉南京理工大學申請的專利一種復雜環境下的基于脈沖神經網絡的四足機器人運動控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115546547B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211238798.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種復雜環境下的基于脈沖神經網絡的四足機器人運動控制方法是由吳益飛;岳照坤;顧成;屠津璟設計研發完成，并于2022-10-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種復雜環境下的基于脈沖神經網絡的四足機器人運動控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種復雜環境下的基于脈沖神經網絡的四足機器人運動控制方法，首先構建四足機器人單腿模型以及其腿部關節角狀態和足端位置坐標的轉換模型，隨后構建混合神經網絡，并對其進行訓練；使用基于訓練好的混合神經網絡獲得地形分類結果，最后根據地形分類結果完成四足機器人步態規劃及足端軌跡規劃，由足端目標位置輸出腿部關節角度，完成四足機器人運動控制。本發明的技術方案利用基于脈沖神經網絡的圖像識別對機器人所處環境進行分類，識別準確度高，對硬件要求低，另外針對不同的環境類型對四足機器人做出合適的步態規劃及運動控制決策，使其對具有不同特點的復雜地形具備更強的適應能力及通過能力，具有一定的推廣價值。

本發明授權一種復雜環境下的基于脈沖神經網絡的四足機器人運動控制方法在權利要求書中公布了：1.一種復雜環境下的基于脈沖神經網絡的四足機器人運動控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、基于DH參數法構建四足機器人單腿模型； 步驟2、基于逆運動學算法構建四足機器人腿部關節角狀態和足端位置坐標的轉換模型； 步驟3、構建CNN和SNN混合神經網絡模型； 步驟4、基于梯度下降法對步驟3構建的混合神經網絡模型進行訓練； 步驟5、采集圖像，并將采集到的環境圖像輸入訓練好的混合神經網絡模型中，進行環境的特征提取和分類； 步驟6、基于地形分類結果進行步態規劃、足端軌跡規劃： 步驟6-1、根據環境的地形分類結果進行步態規劃： （1）當四足機器人處于地形崎嶇環境時，選擇Walk步態，四足機器人的支撐相占空系數，四足之間的相位差； 步態變化周期T隨著路面崎嶇程度增加而增加； （2）當四足機器人處于地形平坦環境時，選擇Trot步態，四足機器人的支撐相占空系數，四足之間的相位差； 步態變化周期T隨著路面平坦程度增加而減小； 步驟6-2、基于環境的地形分類結果進行足端軌跡規劃； 步驟7、完成四足機器人運動控制。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區孝陵衛200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。