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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利适应易滑路面行走的机器人步态控制方法、设备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：CN120406532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510566865.2，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权适应易滑路面行走的机器人步态控制方法、设备及双足机器人是由邹勤;吕湘东;王云鹤;杜博设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本适应易滑路面行走的机器人步态控制方法、设备及双足机器人在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适应易滑路面行走的机器人步态控制方法、设备及双足机器人。采用强化学习与MPC结合控制方式，控制机器人进行正常步态行走，并实时采集各关节电机及足部传感器数据；判断机器人状态：当机器人可能发生倾覆时，则进入缓慢步态模式，可能发生倾覆判断标准为，在模拟推演环境中推演未来n步的状态，判断第n步是否呈现倾覆趋势；当机器人发生倾覆时，则进入高频步态模式，并设计相关的步态调控方式。解决了双足机器人在湿滑路面容易滑倒；并且滑倒发生时难以补救的问题。提高了机器人在复杂路面上稳健行走的能力。

本发明授权适应易滑路面行走的机器人步态控制方法、设备及双足机器人在权利要求书中公布了：1.一种适应易滑路面行走的机器人步态控制方法，其特征在于： 采用强化学习与MPC结合控制方式，控制机器人进行正常步态行走，并实时采集各关节电机及足部传感器数据； 对实时采集的数据进行受力分析并监测机器人行走状态： 当机器人可能发生倾覆时，则进入缓慢步态模式，可能发生倾覆判断标准为，在模拟推演环境中推演未来n步的状态，判断第n步是否呈现倾覆趋势； 所述缓慢步态模式的调整过程包括： 在强化学习原始奖励函数基础上，作出进一步设计： 其中，是原始强化学习中的加权奖励；表示当前步幅；为设定的小步幅目标，由强化学习策略输出；表示摆动足线速度，惩罚过快的摆动；、、是对应的权重系数；通过在线更新策略参数，使调整步态的幅度和频率更加精准，同时结合滑倒风险的发展趋势动态优化步态参数，使其在预测滑倒发生时快速收敛到更稳定的步态模式； 当机器人发生倾覆时，则进入高频步态模式； 所述正常步态、高频步态和缓慢步态均采用基于强化学习与模型预测控制MPC结合控制方式，仅在输出层进行步态频率调整； 判断完成高频步态模式或者缓慢步态模式后转入正常步态行走，判断包括通过设置固定时间，或设置条件进行判断。

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