基于模型预测控制的仿人机器人实时步态优化

摘要

为了提高仿人机器人在行走过程中的抗干扰能力,提出基于模型预测控制(MPC)的步态生成与优化策略.基于飞轮倒立摆模型(IPFM),建立系统状态空间模型.给定落脚点参考位置和躯干旋转参考角度,提出包含质心(CoM)轨迹生成、落脚点调整和躯干旋转角度优化的多目标惩罚函数;考虑足部支撑范围、落脚点变动范围等可行性约束,建立二次规划(QP)求解模型.利用开源求解器,实现最优质心轨迹、足部落脚点和躯干旋转角度的在线生成.通过仿真验证了该算法的可行性和有效性.结果表明,每个控制循环在2 ms内完成,满足实时控制需求;该方法能够利用躯干旋转以实现更大范围变步行参数的稳定行走;与只调整落脚点相比,机器人对各个方向外力的抵抗能力都有提高.