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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种仿鸵鸟机器人的足地接触力估计与地形分类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：CN119610133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510115310.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种仿鸵鸟机器人的足地接触力估计与地形分类方法是由陈正;杜朋坤;陈阳;郝云刚设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仿鸵鸟机器人的足地接触力估计与地形分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种仿鸵鸟机器人的足地接触力估计与地形分类方法。方法包括：构建仿鸵鸟机器人的足地接触力映射矩阵，进行力位混合控制，根据矩阵及板簧对被动关节的输入力矩获得足地接触力，判断触地状态后获得地形分类信息；建立基于加权投票机制的地形分类融合模型，根据地形分类信息对模型进行训练；根据地形分类信息及训练完成的模型进行地形分类。本发明利用机器人的关节转角信息实现对足地接触力的估计，无需额外安装传感器，实现了实时准确的足地接触力估计与接触状态获取，有效解决了力传感器易损导致的仿鸵鸟机器人系统性能下降或失效问题，简化了系统配置，能够不依赖于外部传感器完成仿鸵鸟机器人的足地接触力估计与准确的地形分类。

本发明授权一种仿鸵鸟机器人的足地接触力估计与地形分类方法在权利要求书中公布了：1.一种仿鸵鸟机器人的足地接触力估计与地形分类方法，其特征在于，包括： 第一步，基于包含关节板簧的仿鸵鸟机器人的运动学模型，构建足地接触力映射矩阵； 第二步，对仿鸵鸟机器人进行力位混合控制，控制过程中根据足地接触力映射矩阵对仿鸵鸟机器人的被动关节进行力矩平衡分析，获得估计的足地接触力，根据估计的足地接触力判断触地状态，进而获取包括坡度信息和电流特征信息的地形分类信息； 第三步，建立基于加权投票机制的地形分类融合模型，通过地形分类信息中的电流特征信息对地形分类融合模型进行训练，获得训练完成的地形分类融合模型； 第四步，当仿鸵鸟机器人在待检测的地形上进行跳跃时，对仿鸵鸟机器人进行第二步中的相同的操作从而获得待检测的地形分类信息，根据待检测的地形分类信息以及训练完成的地形分类融合模型进行地形分类； 所述的第一步中，仿鸵鸟机器人的被动关节均采用板簧作为提供输入力矩的柔性元器件，主动关节采用伺服电机驱动；仿鸵鸟机器人的肢腿结构为具有两个被动关节的平面四连杆平行四边形机构，通过仿鸵鸟机器人的关节编码器读数解算获得被动关节的板簧形变量，进而通过板簧的板簧形变量和刚度系数获得板簧对被动关节的输入力矩； 所述的第一步中，足地接触力映射矩阵如下： 其中，为仿鸵鸟机器人的估计的足地接触力；为足地接触力向被动关节的映射矩阵；为关节编码器读数向板簧对被动关节的输入力矩的映射矩阵；为关节编码器读数与关节零位的差值；为板簧对被动关节的输入力矩；和分别为仿鸵鸟机器人的胫骨和跗骨的长度；和分别为第一和第二角度正弦量，，，、、、分别为仿鸵鸟机器人的髋关节、膝关节、第一个被动关机和第二个被动关节的转角，和分别为第一和第二角度余弦量，，； 所述的第二步中，对仿鸵鸟机器人进行力位混合控制，控制仿鸵鸟机器人在不同的地形上以预设周期性轨迹进行跳跃动作，针对每次跳跃动作，在仿鸵鸟机器人跳跃并落地的过程中，当估计的足地接触力超过预设触地检测阈值时，则将当前时刻作为触地时刻，将触地时刻的关节编码器读取的踝关节转角作为坡度信息，同时获取踝关节电机的实时电流，将触地时刻后踝关节的第一个电流极值点作为踝关节电流峰值，将每一地形下的各个踝关节电流峰值的均值和方差作为电流特征信息。

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