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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种复杂环境下的基于脉冲神经网络的四足机器人运动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：CN115546547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211238798.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种复杂环境下的基于脉冲神经网络的四足机器人运动控制方法是由吴益飞;岳照坤;顾成;屠津璟设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境下的基于脉冲神经网络的四足机器人运动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂环境下的基于脉冲神经网络的四足机器人运动控制方法，首先构建四足机器人单腿模型以及其腿部关节角状态和足端位置坐标的转换模型，随后构建混合神经网络，并对其进行训练；使用基于训练好的混合神经网络获得地形分类结果，最后根据地形分类结果完成四足机器人步态规划及足端轨迹规划，由足端目标位置输出腿部关节角度，完成四足机器人运动控制。本发明的技术方案利用基于脉冲神经网络的图像识别对机器人所处环境进行分类，识别准确度高，对硬件要求低，另外针对不同的环境类型对四足机器人做出合适的步态规划及运动控制决策，使其对具有不同特点的复杂地形具备更强的适应能力及通过能力，具有一定的推广价值。

本发明授权一种复杂环境下的基于脉冲神经网络的四足机器人运动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下的基于脉冲神经网络的四足机器人运动控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于DH参数法构建四足机器人单腿模型； 步骤2、基于逆运动学算法构建四足机器人腿部关节角状态和足端位置坐标的转换模型； 步骤3、构建CNN和SNN混合神经网络模型； 步骤4、基于梯度下降法对步骤3构建的混合神经网络模型进行训练； 步骤5、采集图像，并将采集到的环境图像输入训练好的混合神经网络模型中，进行环境的特征提取和分类； 步骤6、基于地形分类结果进行步态规划、足端轨迹规划： 步骤6-1、根据环境的地形分类结果进行步态规划： （1）当四足机器人处于地形崎岖环境时，选择Walk步态，四足机器人的支撑相占空系数，四足之间的相位差； 步态变化周期T随着路面崎岖程度增加而增加； （2）当四足机器人处于地形平坦环境时，选择Trot步态，四足机器人的支撑相占空系数，四足之间的相位差； 步态变化周期T随着路面平坦程度增加而减小； 步骤6-2、基于环境的地形分类结果进行足端轨迹规划； 步骤7、完成四足机器人运动控制。

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