仿生多模态融合控制策略在四足运动CPG机制中的应用研究

本研究针对酒店业劳动力代际更迭背景下Z世代员工需求，通过对比法国酒店管理专业应届生焦点小组与欧洲高端酒店HR总监的访谈数据，首次提出行业认知与员工期望存在差异化的雇主吸引力框架。研究成果为酒店定制化人才战略提供关键理论支撑，助力企业在竞争激烈的劳动力市场中实现精准招聘。

　　

通过仿生多模态融合控制策略对基于中枢模式发生器(CPG)的四足运动进行优化研究。该研究采用生物启发式方法，整合多种传感模态与运动控制模型，显著提升四足机器人的运动适应性(adaptability)与鲁棒性(robustness)。通过建立CPG神经网络与生物力学机制的协同框架，实现了在复杂地形中的动态步态调整(gait transition)和能量效率优化。实验结果表明，该融合控制系统能够有效模拟生物运动神经回路(neural circuit)的多层次调控特性，为下一代仿生机器人(bionic robotics)的运动控制提供创新性解决方案。