通过分层模型预测控制调节步态频率以实现姿态调节的仿人机器人推扰恢复

当前的仿人机器人推扰恢复策略通常采用全身运动，但往往忽略了姿态调节。例如，在操作任务中，上半身可能需要保持直立且具有最小的恢复位移。本文提出了一种新方法，通过定制恢复步进策略来增强未知扰动下仿人机器人的推扰恢复性能并调节身体姿态。我们提出了一种基于分层 MPC 的方案，该方案分析并检测预测窗口内的不稳定性，并通过调整步态频率快速恢复。我们的方法集成了高层非线性 MPC、姿态感知的步态频率适应规划器以及低层凸运动 MPC。这些规划器预测质心状态轨迹，可用于评估潜在不稳定性和姿态偏差的前兆。在仿真中，我们证明了与基线方法相比，最大可恢复冲量平均提升了 131%。在硬件实验中，观察到所提方法的恢复步进时序/反射提前了 125 ms。我们还证明了推扰恢复性能的提升，并在 0.2 rad 下实现了最小化的身体姿态变化。