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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利双足机器人复杂地形自适应步态规划方法及双足机器人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：CN119644704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411734285.1，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权双足机器人复杂地形自适应步态规划方法及双足机器人是由胡奇;李嘉健;阚诗民;王宁;赵金淑;梁林;朴康乔;付于优良设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本双足机器人复杂地形自适应步态规划方法及双足机器人在说明书摘要公布了：本发明涉及一种双足机器人复杂地形自适应步态规划方法及双足机器人，属于机器人技术领域，包括步骤：构建分数阶PID控制器，该分数阶PID控制器包括多传感器网络模块、自适应模块和分数阶微积分控制模块；构建用于双足机器人步态规划的强化学习模型，设置强化学习的状态、动作、决策以及强化学习奖励函数，并使用策略梯度方法对强化学习模型进行持续的迭代与优化调整，更新策略参数，输出双足机器人的控制参数；通过综合损失函数对分数阶PID控制器和强化学习模型输出的控制参数进行决策融合，得到全局最优的双足机器人控制参数。本发明能够为双足机器人在复杂地形中提供更加准确的步态规划，达到更好的行走灵活性和适应性。

本发明授权双足机器人复杂地形自适应步态规划方法及双足机器人在权利要求书中公布了：1.双足机器人复杂地形自适应步态规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：构建分数阶PID控制器，所述分数阶PID控制器包括多传感器网络模块、自适应模块和分数阶微积分控制模块，所述多传感器网络模块将双足机器人上多个传感器节点所采集的外部环境数据进行融合和编码压缩，生成外部向量并传入所述自适应模块中，所述自适应模块根据从本体感受的历史状态序列和历史动作序列在线估计当前的外部向量，输出对应的控制分量，所述分数阶微积分控制模块对所述自适应模块得到的控制分量进行精细的调整，最终输出双足机器人的控制参数； 步骤S2：构建用于双足机器人步态规划的强化学习模型，设置强化学习的状态、动作、决策以及强化学习奖励函数，并使用策略梯度方法对强化学习模型进行持续的迭代与优化调整，更新策略参数，输出双足机器人的控制参数，所述强化学习奖励函数的表达式如下： R＝Rstability+Renergy+Rspeed+Rsmoothness+Rfall18 其中，Rstability为行走稳定性奖励函数，Renergy为能量效率奖励函数，Rspeed为行走速度奖励函数，Rsmoothness为步态平滑性奖励函数，Rfall为跌倒惩罚函数； 步骤S3：将所述分数阶PID控制器和所述强化学习模型输出的双足机器人控制参数进行加权融合，融合后的控制信号为： ut＝β1·ufractionalt+β2·uRLt22 其中，ufractionalt是分数阶PID控制器输出的控制参数，uRLt是强化学习模型输出的控制参数，β1和β2为权重参数； 设置综合损失函数L，通过所述综合损失函数对所述分数阶PID控制器和所述强化学习模型输出的控制参数进行决策融合，得到全局最优的双足机器人控制参数，所述综合损失函数L的表达式如下： L＝α1·ufractionalt+α2·uRLt+α3·ut23 其中，α1、α2和α3为权重系数。

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