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机器人重心位置是由脚底的力传感器测定的。当某一侧的传感器输出值趋于零或小于预定的值时，说明重心已经偏向相反的另一侧，机器人处于危险状态。这时机器人就应该产生一定的动作，向另一侧跨出一脚，以使机器人的重心位于支撑面内。
整个控制系统如图2所示。?? 计算机控制系统
其中，y(t)是传感器输出向量，为模拟量，经采样、Ａ／Ｄ转换后为人工神经网络感知器的输入向量y(kt)。
本文取感知器的输入层单元与输出层单元的个数相同。感知器经过训练好以后，系统将时实监控机器人的重心位置，当重心偏向某侧，相反侧的力传感器的输入小于设定的安全值时，神经网络相应于该侧的输出为1，其余均为0，系统将根据神经网络的输出，做出相应的动作指令；当传感器的输入均大于设定安全值时，神经网络的输出均为0，系统不产生任何动作指令。
4 仿真
本文假设在机器人的脚底安装有力传感器，左脚的后部、左部和前部各一个，右脚的前部、右部和后部各一个。依次编号为pi,i=1,2,Λ 6，构成输入向量
P＝［p１，p2，p3，p4，p5，p6］Ｔ
假设机器人的重是100??kgf，当机器人的脚底的传感器输出为2kgf，即认为机器人处于危险状态。设神经网络感知器的输入为
对应的理想输出为
即认为力传感器的输出为2kgf时机器人处于危险状态，传感器的输出为3kgf时，认为机器人处于安全状态。连接权值和阀值的初始值分别是
经过n=1335次迭贷，输出达到期望值。连接权值和阀值分别为
5 结论
本文就双足行走机器人的稳定性控制提出了一种新的控制方法，它是建立在人工神经网络感知器上。试验表明，该方法简单易行。
参考文献
［１］王旭，王宏，等.人工神经元网络原理与应用［Ｍ］.东北大学出版社，2000
［２］蔡睚兴.智能控制基础与应用［Ｍ］.国防工业出版社，1998
［３］丛爽.面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用［Ｍ］.中国科学技术大学出版社，1998