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龙图腾网获悉伽利略(天津)技术有限公司申请的专利结合地形特征识别的机器人步态自适应调节方法及系统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：CN120891733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511421152.3，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权结合地形特征识别的机器人步态自适应调节方法及系统是由杨凯;李震;陈鹏武;刘伯韬设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合地形特征识别的机器人步态自适应调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了结合地形特征识别的机器人步态自适应调节方法及系统，涉及机器人步态技术领域，包括：采集机器人行进路径前方的地形图像进行去模糊处理，并通过轻量级神经网络提取地面特性数据；将地面特性数据与预设的步态控制参数数据库进行匹配得到步态控制参数集合，并根据步态控制参数集合通过比例‑微分控制方法生成控制信号；基于强化学习算法对所述控制信号进行修正，并生成驱动关节执行器的目标控制指令；在执行所述目标控制指令的过程中，实时采集状态反馈数据，并将反馈数据与当前执行的目标控制指令进行比对与优化，实现反馈调节；有效解决了图像模糊导致地形识别精度不足、感知与控制解耦导致响应滞后及缺乏自适应能力的问题。

本发明授权结合地形特征识别的机器人步态自适应调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.结合地形特征识别的机器人步态自适应调节方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集机器人行进路径前方的地形图像并进行去模糊处理，通过轻量级神经网络根据模糊处理后的图像提取地面特性数据； 将地面特性数据与预设的步态控制参数数据库进行匹配得到步态控制参数集合，并根据步态控制参数集合通过比例-微分控制方法生成控制信号； 基于强化学习算法对所述控制信号进行修正，并生成驱动关节执行器的目标控制指令，具体为： 构建强化学习模型，将地面特征向量、状态信息以及控制信号作为输入状态； 将控制信号的调整因子作为输出动作； 构建奖励函数，所述奖励函数包括振动频谱指标、步态对称性度量、接触面稳定性指标； 以最大化奖励函数为目标，基于当前输入状态，通过强化学习模型输出控制信号的调整因子； 基于模糊逻辑推理方法将调整因子与控制信号进行融合生成目标控制指令用于驱动关节执行器； 所述基于模糊逻辑推理方法将调整因子与控制信号进行融合生成目标控制指令，具体为： 将强化学习模型输出的控制信号的调整因子作为模糊控制器的输入变量，构建对应的隶属度函数，将各调整因子的连续数值映射为模糊状态； 基于所述模糊状态，利用预设的经验规则库执行模糊逻辑推理，生成对应的模糊控制输出； 采用质心法，将模糊控制输出转换为数值修正量； 将数值修正量与控制信号进行融合，生成目标控制指令，所述目标控制指令包括目标关节角度值、目标关节角速度值、目标关节力矩值以及目标关节阻尼值； 对目标控制指令进行物理约束校验，输出校验后的目标控制指令，用于驱动关节执行器； 在执行所述目标控制指令的过程中，实时采集状态反馈数据，并将反馈数据与当前执行的目标控制指令进行比对与优化，实现反馈调节。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人伽利略(天津)技术有限公司，其通讯地址为：300350 天津市津南区双港镇双港高科技产业园睿科道与慧科路交口研创产业园19号楼19-1；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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