基于动觉智能图式的多级摆系统仿人智能运动控制的中期报告这篇中期报告旨在介绍基于动觉智能图式的多级摆系统仿人智能运动控制的研究进展。该研究旨在开发一种能够模拟人类动作控制的运动控制算法，通过在多级摆系统上进行实验验证其性能和有效性。在本阶段的研究工作中，我们首先搭建了一个多级摆系统实验平台，并在该平台上进行了一系列的实验。通过实验数据的分析和比较，我们成功地建立了多级摆系统的数学模型，并确定了系统的控制策略。接下来，我们提出了一种基于动觉智能图式的运动控制算法。该算法将动作控制问题转化为了图式匹配问题，通过对输入的实时传感器数据进行匹配，并确定相应的动作模式和控制策略，实现了对多级摆系统的精准控制。在实验中，我们验证了该算法的性能和有效性，并与传统的PID控制算法进行了比较。结果表明，基于动觉智能图式的运动控制算法相比传统的PID控制算法，具有更高的控制精度和更好的鲁棒性。总之，在这个阶段的研究工作中，我们成功地搭建了多级摆系统实验平台，并提出了基于动觉智能图式的运动控制算法，证明了其性能和有效性。在未来的研究中，我们将进一步优化算法的性能，并将研究结果应用于其他实际控制系统中。