一种用于智能机器人的运动控制方法及系统

本发明提出一种用于智能机器人的运动控制方法及系统，包括：通过人形机器人智能传感器组采集环境和状态数据，输入预训练第一神经网络模型，获得运动预测数据和环境分析结果；据此构建运动规划模型，采用预设第一算法对关节运动轨迹进行能耗‑稳定性多目标优化；中央控制器基于优化结果生成关节位置、速度、力矩参考轨迹；各关节本地第二控制器根据实时反馈，在预测时域内局部调整参考轨迹。本发明通过多传感器结合混合注意力神经网络实现环境和自身状态智能感知，解决多传感器数据融合时序依赖问题；能耗‑稳定性多目标优化显著提升复杂环境运动效率；中央控制器与本地控制器协同工作，结合边缘计算架构，降低通信延迟，提高系统响应速度。