基于线性倒立摆动力学与神经自适应的三维欠驱动双足行走分解运动控制

我们提出一种利用基于线性倒立摆（LIP）的控制器与自适应神经调节，为三维欠驱动双足机器人生成周期轨迹参考的框架。我们使用LIP模板模型估计机器人在当前步结束时的质心（CoM）位置与速度，并构建一个离散控制器以确定下一步的落脚位置，从而实现期望的行走轮廓。该控制器在额状面上配备基于神经网络的自适应项，可减小模板与物理机器人之间的模型失配，该失配尤其影响侧向运动。随后，为LIP模型计算的落脚位置被用于为实际机器人生成任务空间轨迹（CoM与摆动腿轨迹），以实现稳定行走。我们采用一种快速的、基于实时QP的逆运动学算法，从任务空间轨迹生成关节参考，使该公式不依赖于机器人动力学知识。最后，我们在Digit机器人的仿真与硬件实验中实现并评估了所提方法，两种情况下均获得了稳定的周期运动。