基于相位的非线性模型预测控制用于人形机器人行走稳定化及单双支撑时间调整

人形行走的接触序列由单支撑相（SSP）和双支撑相（DSP）组成，它们通过适当的持续时间和基于机器人状态的动态转换进行协调，对维持行走稳定性至关重要。众多研究已探讨相位持续时间优化作为改善行走稳定性的有效手段。本文提出了一种基于相位的非线性模型预测控制（NMPC）框架，在单一公式中联合优化零力矩点（ZMP）调制、落脚点位置、SSP持续时间（步态时序）和DSP持续时间。具体而言，所提出的框架将非线性DCM（运动发散分量）误差动力学重新表述为相位一致的表示，并将其作为动态约束纳入NMPC。所提出的框架还保证了接触相位转换期间ZMP输入的连续性，并在DSP期间禁用落脚点更新，从而实现无论机器人处于SSP还是DSP都能动态可靠平衡控制。通过大量仿真和硬件实验验证了所提方法的有效性，证明了在外界扰动下平衡性能的提升。