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4讨论
在腿式机器人的运动控制方法中一个经常使用的是基于经典的运动学和动力学,即规划第一脚的轨迹,然后求解关节的反比。如果环境发生急剧变化,由于缓慢的推理复杂性代表一个动态的现实世界所以这个计算是相当大的。然而,动物不使用这种方法。他们的运动行为以及相应的神经网络是分层次的。不同的运动控制是根据复杂性和任务响应时间的要求在不同的神经层来执行。因此,他们有更高的效率。然而,如何使用生物启发的方法?在我们看来,核心是一个合适的RMC设计,它可以协调多自由度和整个系统有一个统一而稳定的节奏保证。此外,用适当的方式进行了反射和RMC的结合,也就是说,他们是能够调节RMC输出的,但没有打扰到RMC的固定节奏。
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