一种基于优化贝叶斯网络的水陆跨域机器人运动控制方法

    公开(公告)号:CN119740674A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411777334.X

    申请日:2024-12-05

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及水陆跨域机器人控制技术领域,解决了现有技术难以实现水陆跨域机器人运动控制的技术问题,尤其涉及一种基于优化贝叶斯网络的水陆跨域机器人运动控制方法,包括构建三层贝叶斯网络结构,通过MMPC‑K2算法进行三层贝叶斯网络结构的结构学习,采用引入置信度改进的IF‑THEN推理规则进行贝叶斯网络模型的参数学习,将概率最大的决策方案反馈至所设计的CPG输出网络中控制水陆跨域机器人腿部执行步态切换。本发明能够综合考虑所有传感器信息,利用评分最高的网络结构、输入节点先验概率与改进IF‑THEN规则输出最优方案,实现水陆跨域机器人自主决策,以及实现机器人腿部根据不同地形切换相对应的步态。

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