准备冲击：利用降阶模型实现鲁棒的人形机器人推搡恢复与运动
机器人学
2025-05-19 v1
摘要
运动过程中的推搡恢复将促进人形机器人在以人为中心的环境中的部署。本文提出了一个统一的人形机器人行走控制与推搡恢复框架，在动态行走时利用手臂进行推搡恢复。其关键创新在于利用环境（如墙壁）来辅助推搡恢复，通过将单刚体模型预测控制（SRB-MPC）与混合线性倒立摆（HLIP）动力学相结合，实现鲁棒的运动、推搡检测和恢复，方法是利用机器人手臂支撑墙壁并动态调整期望的接触力和步态模式。在人形机器人上的大量仿真结果表明，与单独使用 HLIP 相比，该方法提高了扰动抑制和跟踪性能，机器人能够在以高达 0.5m/s 的指令速度行走时，从持续 0.2 秒、高达 100N 的推力中恢复。在有角度墙壁和多方向推搡的场景中，鲁棒性得到了进一步验证。
引用
@article{arxiv.2505.11495,
title = {Bracing for Impact: Robust Humanoid Push Recovery and Locomotion with Reduced Order Models},
author = {Lizhi Yang and Blake Werner and Adrian B. Ghansah and Aaron D. Ames},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.11495},
year = {2025}
}