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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利受基底神经节启发的双层级CPG的四足机器人步态控制方法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：CN116136692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111363141.6，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权受基底神经节启发的双层级CPG的四足机器人步态控制方法是由吴益飞;梁皓;陈庆伟;郭健;李胜;樊卫华;郑瑞琳;成爱萍;赵鹏设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本受基底神经节启发的双层级CPG的四足机器人步态控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种受基底神经节启发的双层级中枢模式发生器CPG的四足机器人步态控制方法，包括：利用正向运动学以及逆向运动学分别对四足机器人的单腿进行建模；对于每条腿，都使用一个双层级中枢模式发生器，由节奏生成部分和模式形成部分组成，节奏生成部分主要负责相变，而模式形成部分主要负责各个关节的协同；确定CPG网络的层级结构和耦合拓扑；并引入了基底神经节的行为选择模型，针对不同的环境，可利用其选择出最优步态，提高环境适应能力。与传统控制方法相比，使用本发明对四足机器人进行控制，具备高度的生物合理性，对外界的干扰具有更强的鲁棒性，对地形的适应能力好，可灵活地控制四足机器人的各种运动方式。

本发明授权受基底神经节启发的双层级CPG的四足机器人步态控制方法在权利要求书中公布了：1.一种受基底神经节启发的双层级CPG的四足机器人步态控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，构建四足机器人的运动学方程，并在ADAMS仿真平台下验证所建立模型的准确性； 步骤2，建立双层CPG神经网络模型； 步骤3，构建基底神经节的行为选择模型，根据此模型，四足机器人的行为请求沿着各自通道分别流经基底神经节的各个核团，包括纹状体Striatum，苍白球外核GPe，底丘脑核STN，最终到达输出核团苍白球内核GPi和黑质网状部SNr； 步骤2中所述双层CPG神经网络模型包括节奏生成RG和模式形成PF两部分； RG部分由半中心节律发生器组成，包括用于伸展的RG神经元RG-E和用于屈曲的RG神经元RG-F；PF部分包括四个PF神经元，分别控制摆动、着地、站姿以及升空四个连续阶段； 具体包括： 步骤2-1，RG和PF部分的伸肌和屈肌神经元以及运动神经元的膜电位表示为： 中间神经元的膜电位表示为： 式中，INap是持续性钠电流，IK是钾整流电流，ILeak是泄露电流，ISynE和ISynI分别是突触兴奋性和突触抑制性电流，C是一种神经元电容，V是神经元的平均膜电压； 离子电流公式如下： 其中，钾延迟整流和持续钠通道的电压依赖性激活变量分别表示为： 电压相关失活变量hNaP通过以下微分方程计算： 其中： fVi表示平均群体活动和神经元j的输出，其定义为S型函数： 式中，E{Na,K,Leak,SynE,SynI}是相应的反转电位，是相应离子通道的最大电导，aji是神经元j相对于神经元i兴奋性突触输入的增益，bji是神经元j相对于神经元i抑制性输入的增益，ci是强直下行信号对神经元的增益，并且w{1,2},i是传入的对神经元i的反馈feedback{1,2}的增益；τhNapmax是一个时间常数；V12是半激活电压，k是S型函数增益，Vth是每个神经元的阈值；∑kakifVk+∑mβmifVm显示了从其他神经元到神经元i的连接并创造了内在的相互协调； 作为伸展反射的伸肌运动神经元的la传入反馈对支持重量是有效的，具体地，当腿部负重时，来自髋关节伸肌的以下反馈信号被输入到相应的运动神经元： 式中，Fload是安装在其腿上的力传感器测量的每条腿载荷，kv是增益，Inorm2是腿部的驱动电流大小，vnorm2是腿部的驱动电压大小； 步骤2-2，RG和PF神经元之间的连接参数负责形成基本节律，PF神经元和运动神经元之间的连接参数负责在四个连续阶段创建腿部轨迹。

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