足式机器人实时运动规划：一种模型预测控制方法
机器人学
2018-01-31 v1
摘要
我们引入了一种用于足式机器人运动规划的实时、约束非线性模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。所提出的方法使用了一种称为 SLQ 的约束最优控制算法。我们通过在其反向传播过程中引入多进程方案来估计值函数，从而提高了该算法的效率。该过程此前通常作为单进程进行计算。这种并行 SLQ 算法能够优化更长的时间跨度，而计算时间不会成比例增加。因此，我们的 MPC 算法仅需几毫秒即可为后续几个运动阶段生成优化轨迹。这比现有技术（state of the art）至少高出一个数量级。该方法在四足机器人上得到了验证，用于生成诸如快步走等动态步态。
引用
@article{arxiv.1710.04029,
title = {Real-Time Motion Planning of Legged Robots: A Model Predictive Control Approach},
author = {Farbod Farshidian and Edo Jelavić and Asutosh Satapathy and Markus Giftthaler and Jonas Buchli},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.04029},
year = {2018}
}
备注
8 pages