双足行走机器人稳定性控制方法
1 引言人作为双足行走生物，是在长期的生物进化过程中形成的。

人能
够不自觉地保持身体的直立性和平衡性，不论是在静止不动还是在行走过程中。

一旦失去平衡，人就会产生相应的动作，使身体保持平衡。

例如，在静止时，
当人的重心偏向一侧时，就会不自觉地向该侧跨出一脚，以使重心位置落于支
撑面内。

这里，支撑面定义为两脚之间的面积以及两脚的面积。

当重心落于支
撑面内时，就不会倾倒。

再如，在行走过程中，人的重心不断向前移动，超出
了两脚尖的位置，迫使人向前迈出脚，这样才使人的行走成为可能，使人的行
走自然流畅。

因此，控制机器人重心的位置及重心位置的速度，是机器人保持
稳定及产生有效步态的关键。

本文就是控制机器人的重心位置，使其落于支撑
面内，从而达到了机器人稳定性控制的目的。

机器人的重心可以由安装在机器
人脚底的力传感器测知。

当重心偏向一侧，这一侧的传感器输出偏大，相反的
一侧的力传感器等于零，或趋近于零。

本文用感知器来感知机器人重心位置的
变化，当重心超出支撑面时，系统将发出动作指令，使机器人保持稳定。

本
文采用的神经网络感知器(perception)是最简单的人工神经网络，它是ro senb l a tt于1958 年提出的具有自学习能力的感知器。

在这种人工神经网络中，记忆的信息存储在连接权上，外部刺激通过连接通道自动激活相应的神经元，以达到自动识别的目的。

感知器模型如图1 所示，通常由感知层s(sensory)、连接层a(association)和反应层构成r(response)。

2 人工神经元感知器的学习算法可以用下面的方法训练网络：(1)
初始化s 层至连接层(a 层)的连接权矩阵
中的各个元素及ａ层各单元的阀值赋予［－１，＋１］之间的随机
值，一般情况下vij＝１θj＝０i＝１，２，λ，pj＝１，２，λ，n 且在整个学习。