一种基于模仿学习的气动人工肌肉双足行走控制方法及系统

本发明公开了一种基于模仿学习的气动人工肌肉双足行走控制方法及系统，首先采集人体行走姿态数据，基于Mujoco仿真平台生成专家轨迹；然后使用模仿学习算法训练策略模型，部署至嵌入式控制器，基于动作策略向PLC发送动作指令，PLC解析动作指令并生成PWM信号，控制下肢气动人工肌肉群的充气和放气时序；最后通过传感器实时反馈下肢关节角度及气压数据，闭环调整PWM占空比，优化行走姿态。本发明将模仿学习算法与气动人工肌肉驱动相结合，映射人类行走模式，实现了更自然、更稳定的仿生行走，同时提高了系统的集成度和可扩展性。本发明采用PWM动态分配气压的方式，减少冗余能量损耗，提升系统的响应速度和控制精度。