基于新型运动动力学模型与热启动方法的实时双足运动全身模型预测控制
机器人学
2025-05-27 v1
摘要
优化求解器和计算能力的进步促使人们越来越关注将全身模型预测控制 (WB-MPC) 应用于双足机器人。然而，双足机器人的高自由度和固有的模型复杂性在实现实时性能所需的快速且稳定的控制周期方面提出了重大挑战。本文介绍了一种用于双足机器人实时 WB-MPC 的新型运动动力学模型和热启动策略。我们提出的运动动力学模型结合了线性倒立摆加飞轮模型和全身运动学模型。与依赖接触扳手概念的传统全身模型不同，我们的模型利用零力矩点 (ZMP)，降低了基础计算成本，并确保在接触状态转换期间具有持续的低延迟。此外，提出了一种基于模块化多层感知器 (MLP) 的热启动策略，利用轻量级神经网络为每个控制周期提供良好的初始猜测。 furthermore，我们提出了一种基于 ZMP 的全身控制器 (WBC)，它扩展了现有的 WBC 以显式控制冲量和 ZMP，并将其集成到实时 WB-MPC 框架中。通过各种对比实验，所提出的运动动力学模型和热启动策略已被证明优于先前的研究。仿真和真实机器人实验进一步验证了所提出的框架对扰动具有鲁棒性，并满足行走过程中的实时控制要求。
引用
@article{arxiv.2505.19540,
title = {Real-time Whole-body Model Predictive Control for Bipedal Locomotion with a Novel Kino-dynamic Model and Warm-start Method},
author = {Junhyung Kim and Hokyun Lee and Jaeheung Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19540},
year = {2025}
}
备注
This work is currently under revision for possible publication in the IEEE