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仿人形機器人是當今世界高新技術研究領域的一個熱點，而仿人形機器人行走的規劃與實現則是該領域的一個重要的，乃至有關整個領域發展前途的關鍵性的問題。經過幾百萬年的進化后，對人類而言像步行、奔跑這樣的運動早已習以為常。表面上看這種雙足運動形式很簡單，但是研究者研究后發現要想在仿人形機器人身上實現類似于人類那樣自由、穩定、快速的行走并不是一件容易的事情。研究者們探索了許多種不同的方法，結果與期望還是相差甚遠。 近年來隨著人們對人類步行本質的深入理解和神經生理學的不斷發展，基于神經生理學的控制算法在仿人形步行機器人的運動控制中得到了廣泛的應用。基于中樞神經模式產生器（Central Pattern Generators，CPGs）的仿人形機器人運動控制算法作為一種以神經生理學為基礎的智能控制算法逐漸得到眾多研究者的重視。 本文就是基于CPGs的仿人形機器人運動控制算法的研究。研究了由Hopf振蕩器和Matsuoka振蕩器構成的CPGs網絡，并通過遺傳算法優化CPGs網絡的參數以產生可供雙足步行機器人行走的步態數據。論文中首先介紹了Hopf振蕩器和Matsuoka振蕩器的數學模型以及它們的一些性質，然后分別用這兩種振蕩器模型設計了兩種CPGs網絡，緊接著分析了如何用穩態遺傳算法去優化這兩種設計好的CPGs網絡的參數，最后對仿真結果的進行了分析和并給出了進一步工作的展望。實驗結果表明在沒有外界干擾的情況下，CPGs網絡產生的步態數據能夠用來控制Webots3D仿真環境中雙足機器人穩定的行走。
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