简介： 本发明属于自动控制技术领域，具体涉及一种基于深度学习的四足机器人足端地面滑移率估计方法，其采用深度神经网络实现对当前地形属性类别的判断，进一步采用GPS全球定位结果获取对应经纬度下的地质数据集，从而得到同样地形属性在不同区域内的准确地形滑移率；本发明将深度学习技术应用于四足机器人足端地面滑移率估计，解决了传统人工着地判断策略复杂、参数多、鲁棒性差的问题，通过长期收集数据进行训练最终得到高可靠、高灵敏性的地形属性判断神经网络，进一步结合地质定位数据集获取准确的滑移率，该方法在不同机器人构型和平台上具有良好的泛化和迁移能力。