基于接触转移树优化的人形机器人统一多接触跌倒缓解规划

本文提出一种用于通用化人形机器人跌倒缓解规划的多接触方法,该方法统一了惯性整形、保护步以及手部接触策略。规划器同时优化接触序列与机器人状态轨迹。通过高层树搜索迭代地生长接触转移树。在树的每条边上,使用轨迹优化来计算机器人稳定化轨迹,这些轨迹在产生期望接触转移的同时使动能最小化。此外,在树的每个节点上,优化器尝试寻找一种自运动(惯性整形运动)以消除动能。本文还提出了一种高效且有效的方法来生成初始种子以辅助轨迹优化。实验表明,我们所提出的算法能够为处于不同初始推力与环境形状下的仿真机器人生成复杂的稳定化策略。