一种基于深度学习的自适应人形机器人步态优化系统

本发明涉及步态优化系统的技术领域，具体涉及一种基于深度学习的自适应人形机器人步态优化系统，该系统包括分析模块、控制模块和通信模块；分析模块用于处理步长、坡度、摩擦力和负载的相关信息，并传输至控制模块；控制模块根据步长、坡度、摩擦力和负载的相关信息得出爬坡步长参考指标，并传输至通信模块；通信模块将爬坡步长参考指标传输至机器人脚部控制模块；机器人脚部控制模块根据爬坡步长参考指标调整爬坡参数。机器人能够根据坡度、摩擦力、负载等外部环境变化自动调整步态，适应爬坡的需求，自适应能力强。