用于人形机器人步态生成的 MPC：稳定性与可行性
机器人学
2024-12-20 v3 系统与控制
系统与控制
摘要
我们提出 IS-MPC，一种用于人形机器人步态生成的内在稳定 MPC 框架，其在公式中引入了显式稳定性约束。所提方法采用动态扩展的 LIP 作为预测模型，以 ZMP 速度为控制输入，实时生成实现来自外部源的全向运动指令的步态（包括带有关联时序的步足）。稳定性约束将未来 ZMP 速度同当前系统状态相关联，以保证所生成的 CoM 轨迹相对于 ZMP 轨迹有界这一基本要求。由于 MPC 算法的控制时域有限，仅有部分未来 ZMP 速度作为 QP 问题的决策变量；其余部分（称为尾部）必须借助对参考运动的预览信息进行推测或预估。我们讨论了尾部的若干可能选项，并表明每个选项对应于一个特定的终端约束。我们对通用 MPC 迭代的可行性进行了理论分析，并由此得到递归可行性的充分条件。最后，证明若 IS-MPC 递归可行，则其保证 CoM/ZMP 动力学稳定。在 NAO 与 HRP-4 人形机器人上的仿真与实验结果展示了所提方法的性能。
引用
@article{arxiv.1901.08505,
title = {MPC for Humanoid Gait Generation: Stability and Feasibility},
author = {Nicola Scianca and Daniele De Simone and Leonardo Lanari and Giuseppe Oriolo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.08505},
year = {2024}
}
备注
To appear in the IEEE Transactions on Robotics, 2020