孟 超，郭 倩

(1.西安工程大學(xué) 學(xué)報(bào)編輯部，西安 710048； 2.西安工程大學(xué) 電子信息學(xué)院，西安 710048)

0 引言

由于爬壁機(jī)器人[1]具有對(duì)墻面吸附能力強(qiáng)等特點(diǎn)，許多科研工作者對(duì)其進(jìn)行了廣泛的研究。文獻(xiàn)[2] 提出了一種仿生爪刺式履帶爬壁機(jī)器人，來(lái)提高爬壁機(jī)器人的粘附性能和脫附效率；文獻(xiàn)[3]提出了一種基于振動(dòng)吸力機(jī)構(gòu)的壁虎式爬壁機(jī)器人，對(duì)機(jī)器人的爬坡能力進(jìn)行了提高；文獻(xiàn)[4]采用一種雙環(huán)滑?？刂扑惴?，對(duì)爬壁機(jī)器人路徑跟蹤控制問(wèn)題進(jìn)行了驗(yàn)證,最終使整個(gè)控制過(guò)程的準(zhǔn)確性得到了進(jìn)一步提高。 但是爬壁機(jī)器人普遍存在結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單，靈活程度較低，智能性和掌控?cái)?shù)據(jù)方面較差等問(wèn)題，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)與尺寸的設(shè)計(jì)也不能較好地反映所處工作環(huán)境狀態(tài)，無(wú)法對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行合理反映，而SystemVue能夠充分解決攀爬機(jī)器人工作環(huán)境狀態(tài)問(wèn)題。

SystemVue是一款智能機(jī)器設(shè)計(jì)過(guò)程中所使用的模擬程序，能夠使設(shè)計(jì)者在模擬環(huán)境中快速驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的機(jī)器人性能。SystemVue擁有級(jí)頻頻射組件能夠在時(shí)域、頻域中同時(shí)模擬，具有較好的同步性，自身具備調(diào)制解調(diào)功能，濾波器抗干擾能力強(qiáng)，其多端接口可以使用多方數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)模擬，更能夠識(shí)別C++、VHDL、mm-code等多種語(yǔ)言環(huán)境，是一款強(qiáng)大的模擬調(diào)試軟件[5]。針對(duì)以上問(wèn)題，文中基于System Vue進(jìn)行了一種新式爬壁機(jī)器人控制器研究，對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)分析。

文中通過(guò)對(duì)爬壁機(jī)器人進(jìn)行控制器仿生分析，將機(jī)器人控制器內(nèi)部系統(tǒng)進(jìn)行理論性研究，在研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行下一步的控制器系統(tǒng)動(dòng)作追蹤與處理，并進(jìn)一步構(gòu)造步態(tài)規(guī)劃[6]，將規(guī)劃后的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)控制器控制，逐漸掌控控制器在理論分析過(guò)程中的全局?jǐn)?shù)據(jù)，并由全局?jǐn)?shù)據(jù)作為參數(shù)設(shè)置的基礎(chǔ)，將參數(shù)構(gòu)造到一定的高度，并進(jìn)行參數(shù)信息的分析，獲得符合工作環(huán)境的主導(dǎo)信息，以完成對(duì)爬壁機(jī)器人控制器自主控制算法的基礎(chǔ)參數(shù)數(shù)據(jù)獲取，并根據(jù)自主控制算法加強(qiáng)控制器系統(tǒng)操作，改進(jìn)控制器硬件電路，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)爬壁機(jī)器人控制器的研究。

該研究方法能夠較好地完成控制器系統(tǒng)的控制工作，并在較大程度上減少了不必要的系統(tǒng)損耗，為理論性研究提供實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)，并提升了控制器的性能，可更好地控制爬壁機(jī)器人路徑。

1 仿生分析與步態(tài)規(guī)劃

一般情況下，爬壁機(jī)器人的主體結(jié)構(gòu)主要包括機(jī)器軀體、機(jī)器腿、機(jī)器腳掌3個(gè)方面，在機(jī)器腳掌部分多為仿生微納米黏質(zhì)材料，在一定程度上能夠緩和機(jī)器人的自身重量，進(jìn)而加強(qiáng)爬壁機(jī)器人的本體粘附能力[7]。

在機(jī)器人控制器仿生分析過(guò)程中，對(duì)爬壁機(jī)器人的腿部進(jìn)行仿生關(guān)節(jié)的模擬性增加操作[8]，并進(jìn)一步提升關(guān)節(jié)的靈活性，促使關(guān)節(jié)在運(yùn)行過(guò)程中能夠自主完成對(duì)身體的前后控制以及傾斜處理，并增添其柔韌性能，利用伺服電機(jī)將腳掌部位的鋼絲繩進(jìn)行整體性拖拽，并進(jìn)行系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)收線(xiàn)處理，在系統(tǒng)收線(xiàn)過(guò)程中完成對(duì)整體肢體操作的控制。并改變單向舵機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)方向，提升其轉(zhuǎn)動(dòng)速度，增加腳掌部位與墻面之間的預(yù)壓力，增大壓力受力面積，降低對(duì)墻面的重力負(fù)擔(dān)[9]。對(duì)腳掌進(jìn)行柔性結(jié)構(gòu)處理后的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 結(jié)構(gòu)圖

在控制機(jī)構(gòu)中主要包括系統(tǒng)傳動(dòng)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)，在系統(tǒng)傳動(dòng)的過(guò)程中，增強(qiáng)對(duì)鋼絲繩以及部位前模塊的驅(qū)動(dòng)管理，在驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中，提升整體驅(qū)動(dòng)裝置性能，并增添伺服電機(jī)以及收線(xiàn)裝置，以進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)驅(qū)動(dòng)模塊的集中式處理[10-11]。

首先將鋼絲繩的首端與收線(xiàn)輪相結(jié)合，尾端與收線(xiàn)滑塊相連，并將鋼絲繩外套與聚四氟乙烯管的管體進(jìn)行匹配操作，以適應(yīng)管內(nèi)滑動(dòng)環(huán)境，進(jìn)而減少操作的不必要損耗，將聚四氟乙烯管的一端與腳掌緊密相連，利用伺服電機(jī)的控制性能將收線(xiàn)輪帶動(dòng)，并實(shí)現(xiàn)鋼絲繩的自主拉伸操作，在系統(tǒng)拉伸的過(guò)程中注重對(duì)系統(tǒng)的自我防護(hù)，減少拉伸摩擦，以保證控制器在運(yùn)行過(guò)程中的運(yùn)行路面平滑[12]。

在機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃中要注重對(duì)伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)的處理，加強(qiáng)電機(jī)的控制，并雙向調(diào)節(jié)電機(jī)方向，同時(shí)對(duì)電機(jī)進(jìn)行編號(hào)設(shè)置，設(shè)置實(shí)驗(yàn)電機(jī)為S、P、T，將電機(jī)S與傳動(dòng)機(jī)構(gòu)中的腳掌部件相連。電機(jī)P與并聯(lián)設(shè)施中的邊軸進(jìn)行連接，電機(jī)P與機(jī)器腿部進(jìn)行連接，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)腿部系統(tǒng)的擺動(dòng)控制[13-14]。

由于爬壁機(jī)器人自身系統(tǒng)具有柔韌性，將伺服電機(jī)作為鋼絲繩的拖動(dòng)裝置，同時(shí)規(guī)定收線(xiàn)輪的收線(xiàn)間距，其設(shè)置的公式如下：

(1)

式中，i為爬壁機(jī)器人的腿部系統(tǒng)擺動(dòng)次數(shù)。通過(guò)式(1)查找制定規(guī)則，以此進(jìn)行下一步驟的控制模型建立與參數(shù)設(shè)定。

2 控制模型建立與參數(shù)設(shè)置

根據(jù)仿生分析所獲得的步態(tài)規(guī)劃數(shù)據(jù)，對(duì)爬壁機(jī)器人控制器建立控制模型的和設(shè)置參數(shù)[15]。其控制器模型圖如圖2所示。

將爬壁機(jī)器人所具備的智能自主循跡經(jīng)過(guò)系統(tǒng)模擬攝像進(jìn)行圖片收集處理，同時(shí)對(duì)處理后的引導(dǎo)性曲線(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)分析與處理，并對(duì)圖像灰度化與二值化信息加工，在獲取的圖像中標(biāo)記一條較為清晰的追蹤曲線(xiàn)，收集相關(guān)曲線(xiàn)信息，經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)模塊式加工，對(duì)圖像進(jìn)行分割，并對(duì)分割后的模塊進(jìn)行分類(lèi)規(guī)劃，獲取規(guī)劃后的整體圖像，在網(wǎng)格圖像中收集較窄的2條自主循跡引導(dǎo)曲線(xiàn)，并在2條曲線(xiàn)中選擇合適的2個(gè)追蹤節(jié)點(diǎn)F與H，將其所處位置用位置坐標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記，同時(shí)將2個(gè)點(diǎn)在中央圖像中的位置分布進(jìn)行吸收態(tài)的處理，如圖3所示。

圖2 控制器模型圖 圖3 節(jié)點(diǎn)分布圖

爬壁機(jī)器人所構(gòu)造的運(yùn)作動(dòng)態(tài)值應(yīng)按照機(jī)器人在工作過(guò)程中產(chǎn)生的雙門(mén)氣閥開(kāi)發(fā)差度值進(jìn)行差值選取，并將獲取的最終差值進(jìn)行理論比較。其測(cè)量的差度值同時(shí)作為機(jī)器人動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)性與準(zhǔn)確性的具體參數(shù)，并利用參數(shù)得出的強(qiáng)化型信號(hào)將目標(biāo)值進(jìn)行分離操作，利用離散函數(shù)對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)進(jìn)行表示，同時(shí)將吸附狀態(tài)時(shí)的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)定為:

(2)

式中，H表示爬壁機(jī)器人雙門(mén)氣閥開(kāi)發(fā)差度值；K為其差度值的強(qiáng)化型信號(hào)；Q為爬壁機(jī)器人雙門(mén)氣閥開(kāi)發(fā)差度的目標(biāo)差值。

對(duì)剩余參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)置，其中折扣參數(shù)因子為Z，運(yùn)行總距離為S，最終的探索次數(shù)最大值設(shè)置為T(mén)，探索次數(shù)的最小值為R，并保證系統(tǒng)在吸附狀態(tài)下進(jìn)行工作，選取下一步動(dòng)作為備選動(dòng)作進(jìn)行系統(tǒng)處理，同時(shí)保證所獲取的差度值為0，此時(shí)建立爬壁機(jī)器人控制器的控制模型為:

(3)

式中，pmax為伺服電機(jī)控制馬達(dá)電力的最大值。將伺服電機(jī)的控制馬達(dá)電力開(kāi)至最大值，利用引導(dǎo)線(xiàn)對(duì)控制器進(jìn)行穩(wěn)定性處理，保證其在控制過(guò)程中不會(huì)產(chǎn)生位置偏移的狀況，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)爬壁機(jī)器人控制器的控制模型建立[16-17]。

3 吸附控制算法優(yōu)化

在控制模型建立的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)爬壁機(jī)器人控制器的自主控制算法，同時(shí)對(duì)控制算法進(jìn)行系統(tǒng)加工。爬壁機(jī)器人的主要功能為吸附和移動(dòng)，由于傳統(tǒng)爬壁機(jī)器人控制器的控制僅對(duì)其移動(dòng)方向進(jìn)行簡(jiǎn)單控制，無(wú)法完成復(fù)雜的運(yùn)行操作，為此，需進(jìn)一步對(duì)控制器的吸附控制算法進(jìn)行深入研究。爬壁機(jī)器人常見(jiàn)吸附方式包括負(fù)壓吸附和永磁吸附，其中，負(fù)壓吸附可以通過(guò)吸盤(pán)內(nèi)產(chǎn)生負(fù)壓而吸附于壁面上，不受壁面材料的限制，因此首先優(yōu)化控制器的吸附控制算法。在吸附控制算法優(yōu)化過(guò)程中要注重對(duì)于系統(tǒng)的自動(dòng)化處理，并保持系統(tǒng)處于加強(qiáng)狀態(tài)，在算法計(jì)算伊始，需對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行引導(dǎo)線(xiàn)的定額處理，將引導(dǎo)線(xiàn)作為處理的系統(tǒng)中心，同時(shí)利用引導(dǎo)路徑加強(qiáng)系統(tǒng)自身防護(hù)，并對(duì)路徑進(jìn)行清理，在清理后進(jìn)行吸附控制算法的優(yōu)化。控制器系統(tǒng)引導(dǎo)線(xiàn)如圖4所示。

圖4 控制器系統(tǒng)引導(dǎo)線(xiàn)圖

為獲取最佳算法策略，采用中心預(yù)測(cè)方法預(yù)估主動(dòng)信息，更改吸附動(dòng)作函數(shù)產(chǎn)生的運(yùn)作值，使吸附函數(shù)數(shù)據(jù)保持更新?tīng)顟B(tài)，在策略更改的同時(shí)，將數(shù)據(jù)更新至與動(dòng)作v無(wú)關(guān)的工作數(shù)值，同時(shí)更新控制器系統(tǒng)的吸附控制算法，公式如下：

(4)

式中，ak為負(fù)壓吸附力更新值；ml為數(shù)據(jù)更新控制函數(shù)。根據(jù)式(4)加強(qiáng)對(duì)系統(tǒng)吸附功能的控制，同時(shí)計(jì)算出收斂函數(shù)的參照值，將參照值作為中心系統(tǒng)工作狀態(tài)下必備的系統(tǒng)操作數(shù)值，并進(jìn)一步對(duì)自主控制算法進(jìn)行理論構(gòu)建，同時(shí)連接引導(dǎo)線(xiàn)公式，將二者結(jié)合，并分離出不匹配數(shù)據(jù)，同時(shí)將數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入處理，簡(jiǎn)化錄入程序，在錄入過(guò)程中加強(qiáng)對(duì)系統(tǒng)的掌控，保護(hù)系統(tǒng)在運(yùn)作過(guò)程中不會(huì)產(chǎn)生毀壞問(wèn)題，最后對(duì)其建立矩陣，加強(qiáng)Q矩陣設(shè)置，其矩陣如圖5所示。

同時(shí)在初始狀態(tài)引入Agent吸收態(tài)矩陣值，并為系統(tǒng)策略添加回報(bào)參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)自主控制算法的完善。

經(jīng)過(guò)以上步驟對(duì)爬壁機(jī)器人控制器進(jìn)行研究，不斷加強(qiáng)控制器元件組合力度，最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)理論性研究。

4 改進(jìn)研究

爬壁機(jī)器人控制器吸附控制優(yōu)化算法能夠?qū)崿F(xiàn)爬壁機(jī)器人吸附功能的優(yōu)化。根據(jù)所設(shè)計(jì)的算法改進(jìn)控制器硬件部分，其中控制器的核心硬件為遙感器，采用JH-D400X-R4型六向搖桿作為控制器的遙感器，其具有方向操縱靈活、速度誤差小的優(yōu)點(diǎn)，其內(nèi)部示意圖如圖6所示。

圖5 Q矩陣圖 圖6 JH-D400X-R4型六向搖桿內(nèi)部示意圖

六向搖桿中包含3個(gè)10 kΩ滑動(dòng)變阻器及1個(gè)按鍵，當(dāng)電壓外加至滑動(dòng)變阻器時(shí)，變阻器電壓會(huì)跟隨搖桿的移動(dòng)而變化，以此控制爬壁機(jī)器人的運(yùn)行指令。由于搖桿只用于控制爬壁機(jī)器人的移動(dòng)方向，不能控制爬壁機(jī)器人的吸附強(qiáng)度，對(duì)搖桿驅(qū)動(dòng)電路進(jìn)行改進(jìn)。搖桿驅(qū)動(dòng)電路改進(jìn)示意圖如圖7所示。

圖7 搖桿驅(qū)動(dòng)電路改進(jìn)示意圖

驅(qū)動(dòng)電路中采用LM339芯片作為比較器，此芯片的輸入阻抗較大，電平轉(zhuǎn)換較快，能夠滿(mǎn)足對(duì)爬壁機(jī)器人的吸附控制。通過(guò)比較芯片轉(zhuǎn)換遙感輸出信號(hào)，并輸出開(kāi)關(guān)信號(hào)至S3C2440芯片的端口。端口負(fù)責(zé)采集搖桿狀態(tài)變化信號(hào)，當(dāng)搖桿發(fā)生變化時(shí)，S3C2440芯片端口利用ZigBee無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)將指令信號(hào)傳輸給下位機(jī)控制系統(tǒng)，下位機(jī)根據(jù)指令做出相應(yīng)動(dòng)作，控制爬壁機(jī)器人的吸附和移動(dòng)功能。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了檢測(cè)文中基于System Vue的爬壁機(jī)器人控制器研究的研究效果，與傳統(tǒng)研究進(jìn)行對(duì)比，并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

5.1 裝置及參數(shù)

針對(duì)爬壁機(jī)器人機(jī)器轉(zhuǎn)化的特殊性以及控制器系統(tǒng)的研究特性，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中應(yīng)特別注意對(duì)其進(jìn)行修護(hù)處理，并進(jìn)行系統(tǒng)操作分析，為此，在System Vue中構(gòu)建爬壁機(jī)器人控制器研究模型，對(duì)其進(jìn)行理論性研究，如圖8所示。

圖8 控制器圖

根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕?，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)定，如表1所示。

5.2 結(jié)果與分析

根據(jù)圖8構(gòu)建的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，將本文基于System Vue的爬壁機(jī)器人控制器研究的研究效果與傳統(tǒng)爬壁機(jī)器人控制器研究的研究效果進(jìn)行比較，得到的控制器控制性能對(duì)比圖與控制時(shí)速對(duì)比圖如圖9和圖10所示。

圖9 控制器控制性能對(duì)比圖

對(duì)比圖9可知，文中采用自動(dòng)控制算法，將爬壁機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程中所產(chǎn)生的動(dòng)作值函數(shù)與狀態(tài)值函數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)輸入操作，在最終的系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行策略性改正，并將控制器系統(tǒng)進(jìn)行矯正性更改，同時(shí)將系統(tǒng)數(shù)據(jù)錄入最終系統(tǒng)，保持?jǐn)?shù)據(jù)保持持續(xù)更新?tīng)顟B(tài)，減少動(dòng)作殘余值的影響。并將函數(shù)最大化，在一定程度上保證了系統(tǒng)能夠較為完整地體現(xiàn)控制系統(tǒng)的能動(dòng)性，同時(shí)將控制信息快速收斂，獲取最終準(zhǔn)確系統(tǒng)信息。在獲取信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，能夠更好地提升控制器系統(tǒng)的控制性能，減少不必要的系統(tǒng)數(shù)據(jù)浪費(fèi)以及系統(tǒng)裝置損耗。而傳統(tǒng)研究不僅具備此項(xiàng)算法處理步驟，對(duì)于系統(tǒng)控制器的處理較差，控制器的控制性能較差。

圖10 控制時(shí)速對(duì)比圖

對(duì)比圖10可知，在同一時(shí)刻，本文研究方法比傳統(tǒng)研究方法的控制時(shí)速明顯提高。造成此種差異的主要原因在于本文對(duì)爬壁機(jī)器人控制器進(jìn)行自動(dòng)尋跡模型的構(gòu)建，并設(shè)置合理參數(shù)，將引導(dǎo)線(xiàn)進(jìn)行二值化處理，以尋求其最佳控制系統(tǒng)方案。同時(shí)利用網(wǎng)格對(duì)其控制行蹤進(jìn)行追蹤，利用模擬攝影機(jī)器將控制所得的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行系統(tǒng)采集，并分類(lèi)處理。對(duì)動(dòng)作值進(jìn)行實(shí)際測(cè)量，在最終獲取的測(cè)量信息中對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)比較，選取出較為集中的處理數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而提高控制器系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與高效性。在一定的時(shí)間處理下，本文研究對(duì)于控制器的綜合管理功能較強(qiáng)，并能夠在較快的速度內(nèi)完成對(duì)控制器系統(tǒng)的管理，在此后的研究中，隨著研究時(shí)間的增加，本文研究方法的控制時(shí)速不斷提升，且一直位于傳統(tǒng)研究方法之上。除以上原因外，本文采用整體運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的方法，對(duì)爬壁機(jī)器人控制器的運(yùn)行軌跡進(jìn)行系統(tǒng)性整合規(guī)劃，并進(jìn)行一步提升其系統(tǒng)自控力，并對(duì)其動(dòng)作軌跡與操作行程進(jìn)行簡(jiǎn)單追蹤，同時(shí)在一定程度上保持了控制器系統(tǒng)的穩(wěn)定性與爬壁機(jī)器人本身綜合系統(tǒng)的敏捷度，將機(jī)身進(jìn)行周期性轉(zhuǎn)換處理，根據(jù)仿生機(jī)器人步態(tài)與其相應(yīng)的對(duì)角線(xiàn)步態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)性比較，以此找出控制系統(tǒng)中存在的隱藏性故障。轉(zhuǎn)變電機(jī)運(yùn)動(dòng)的時(shí)速，并增強(qiáng)時(shí)速運(yùn)行系統(tǒng)，在高時(shí)速的狀態(tài)下提升系統(tǒng)的工作質(zhì)量。而傳統(tǒng)研究方法對(duì)此的處理效果較差，在研究過(guò)程中忽略了對(duì)整體控制器系統(tǒng)工作的時(shí)效性處理，對(duì)于控制器時(shí)效性方面的研究較淺顯，最終研究的研究效果較差。

經(jīng)過(guò)以上對(duì)比分析可知，本文研究方法的控制器控制性能與控制時(shí)速均位于傳統(tǒng)研究方法之上，能夠在較高的程度上增強(qiáng)控制器系統(tǒng)的整體工作性能，并對(duì)缺點(diǎn)因素進(jìn)行較好的系統(tǒng)方法式處理，在理論研究的基礎(chǔ)山同時(shí)提升系統(tǒng)的工作時(shí)速，并進(jìn)一步增強(qiáng)主動(dòng)控制系統(tǒng)的能動(dòng)性，促使系統(tǒng)能夠進(jìn)行自我處理與保護(hù)，具備更加廣闊的使用市場(chǎng)以及較好的發(fā)展前景。

6 結(jié)束語(yǔ)

文中在傳統(tǒng)研究方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了一種新式基于System Vue的爬壁機(jī)器人控制器研究，該研究方法的研究效果優(yōu)于傳統(tǒng)研究方法。

首先對(duì)爬壁機(jī)器人進(jìn)行控制器仿生模擬分析，對(duì)其控制器組成結(jié)構(gòu)以及整體機(jī)體狀態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)分析，在結(jié)構(gòu)構(gòu)造仿生的過(guò)程中，正確處理步態(tài)規(guī)劃問(wèn)題，并將二者結(jié)合，進(jìn)而創(chuàng)建控制模型，并由此獲取所需參數(shù)，并對(duì)參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)錄入處理，選擇合適的錄入數(shù)據(jù)放置到主控制中心系統(tǒng)中等待系統(tǒng)驗(yàn)收，并獲取最終的正確參數(shù)。在參數(shù)獲取后，優(yōu)化吸附控制算法，對(duì)其所進(jìn)行的動(dòng)作函數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)分析，以保證控制器系統(tǒng)能夠較好地完成系統(tǒng)所需任務(wù)，據(jù)此改進(jìn)控制器硬件電路，最終達(dá)到對(duì)爬壁機(jī)器人控制器研究的目的。

相較于傳統(tǒng)研究方法，該研究方法能夠在較短時(shí)間內(nèi)提升爬壁機(jī)器人控制器系統(tǒng)的系統(tǒng)性能，并進(jìn)一步提升其控制的效能，在系統(tǒng)工作過(guò)程中加大對(duì)系統(tǒng)的自主保護(hù)，以提升整體控制器的工作效率，為今后的研究提供系統(tǒng)支撐，以期具備更佳的研究效果。