一种基于人脑神经元连接及要素共享数据架构的通用仿生运动控制模型及其实现方法

本发明公开了一种基于人脑神经元连接及要素共享数据架构的通用仿生运动控制模型及方法，属于类脑智能与机器人运动控制领域。参照人脑运动调控机理，将骨骼肌、肌梭、高尔基腱器官等生物单元等价映射为伺服执行机构与配套传感单元；将运动、感知参数量化为基础要素，各层级要素通过索引实现全局共享；各层关联神经元绑定形成动作基元及复杂连续动作序列。基础要素支持硬件预置与感知反馈后天自主生成；回路同步激活即增强突触连接效率，结合执行结果标记完成路径择优，建立知觉‑运动关联记忆架构，通过试错迭代实现经验固化迁移。本发明摆脱海量标注数据依赖，提升扰动自适应能力，可应用于人形机器人、机械臂、外骨骼及智能驾驶执行机构。