针对不连续足部的感知式可变时序足步规划

许多实际行走场景包含障碍物和不安全的地面区域（例如滑溜或杂乱区域），导致可采用的足部位置形成不连续的集合，可建模为类石子区域。我们提出了一种 onboard、感知式混合整数模型预测控制框架，联合规划足部位置和步时长，基于步到步 Divergent Component of Motion (DCM) 动力学。将 ego-centric 深度图像融合到概率局部高度图中，从中提取出凸可踏区域的并集。通过二元变量在混合整数二次规划 (MIQP) 中强制执行区域成员身份。为保持优化的可计算性同时确保安全性，我们在 DCM 空间嵌入 capturability 界限：一个侧向单步条件（防止腿部交叉）和一个纵向无限步界限，以限制不稳定增长。我们进一步通过反向传播测量的即时 DCM 来更新初始 DCM 进行再规划，提高对模型不匹配和外部扰动的鲁棒性。我们在 Digit 上针对随机化的类石子场进行评估，包括外部推力。该规划器生成具有自适应时序和毫秒级求解时间的、具备地形感知能力且动态一致的足步序列。