单腿失效六足机器人蒙特卡洛树容错步态规划

为解决稀疏立足地形中单腿失效六足机器人无法继续稳定行走的问题，提出一种失稳躲避蒙特卡洛树搜索算法(IAMCTS)用于容错步态规划。将容错步态规划问题转化为马尔科夫序列优化过程；根据稳定性判据制定了失稳状态躲避策略，并将其引入蒙特卡洛树搜索算法模拟阶段动作选择策略中，避免选择失稳支撑动作以生成容错步态序列。仿真系统环境中进行模拟对比分析表明，所提规划算法具有一定可行性和优势性；在IAMCTS规划的自由容错步态模式下，单腿失效六足机器人在稀疏立足地形中的平均前进距离增长了88.45 cm,平均前进速度提高了18.91%。