Whole-Body Model-Predictive Control of Legged Robots with MuJoCo

📄 arXiv: 2503.04613v2 📥 PDF

作者: John Z. Zhang, Taylor A. Howell, Zeji Yi, Chaoyi Pan, Guanya Shi, Guannan Qu, Tom Erez, Yuval Tassa, Zachary Manchester

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-10-18)

备注: under review

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于MuJoCo和iLQR的全身模型预测控制方法，实现四足和人形机器人的实时控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 全身模型预测控制 腿式机器人 MuJoCo iLQR 实时控制 四足机器人 人形机器人

📋 核心要点

  1. 现有全身模型预测控制方法在真实机器人上的应用面临复杂性和部署难度挑战。
  2. 论文提出一种基于MuJoCo动力学引擎和iLQR算法的简单MPC方法，降低了算法复杂性。
  3. 实验表明，该方法在四足和人形机器人上实现了实时的全身控制，并易于推广到真实世界。

📝 摘要（中文）

本文展示了一种简单但有效的全身模型预测控制(MPC)方法在四足和人形机器人上的实际应用效果。该方法采用迭代线性二次调节器(iLQR)算法，结合MuJoCo动力学引擎和有限差分近似导数。基于MuJoCo在模拟环境中运动和操作任务的成功经验，本文表明这些策略可以很容易地推广到真实世界，而无需过多的模拟到现实的考虑。该基线方法在各种硬件实验中实现了实时的全身MPC，包括动态四足运动、四足双腿行走以及全尺寸人形双足运动。希望这种易于复现的硬件基线能够降低全身MPC研究的门槛，并加速该领域的研究进展。代码和实验视频将在网上提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有全身模型预测控制方法通常计算复杂度高，难以在真实机器人上实现实时控制，并且从仿真到真实环境的迁移需要大量的调整和优化。论文旨在解决如何在真实机器人上实现简单、高效且易于部署的全身MPC问题。

核心思路：论文的核心思路是利用MuJoCo动力学引擎进行精确的动力学建模和仿真，并结合iLQR算法进行轨迹优化和控制。iLQR算法简单高效，易于实现，并且可以通过有限差分方法近似计算导数，避免了复杂的解析推导。这种方法降低了算法的复杂性，使其能够在真实机器人上实时运行。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 状态估计模块：用于估计机器人的当前状态，包括位置、姿态、速度等。2) 模型预测模块：利用MuJoCo动力学引擎对机器人的未来状态进行预测。3) 轨迹优化模块：使用iLQR算法优化机器人的运动轨迹，使其满足任务要求并保持稳定性。4) 控制执行模块：将优化后的控制指令发送给机器人的执行器，实现运动控制。

关键创新：最重要的技术创新点在于将MuJoCo动力学引擎和iLQR算法相结合，实现了一种简单、高效且易于部署的全身MPC方法。与现有方法相比，该方法避免了复杂的动力学建模和导数推导，降低了算法的复杂性，使其能够在真实机器人上实时运行。此外，该方法对仿真到真实环境的迁移具有较好的鲁棒性，无需过多的调整和优化。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用MuJoCo动力学引擎进行精确的动力学建模。2) 使用iLQR算法进行轨迹优化和控制。3) 使用有限差分方法近似计算导数。4) 设计合适的奖励函数，以引导机器人完成任务并保持稳定性。5) 针对不同的机器人和任务，调整iLQR算法的参数，例如迭代次数、步长等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多种硬件实验中实现了实时的全身MPC，包括动态四足运动、四足双腿行走以及全尺寸人形双足运动。该方法在真实机器人上的表现与仿真结果高度一致，验证了其有效性和鲁棒性。实验结果表明，该方法可以很容易地推广到真实世界，而无需过多的模拟到现实的考虑。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种腿式机器人的运动控制，例如四足机器人的搜救、巡检，人形机器人的服务、康复等。通过降低全身MPC的实现门槛，加速腿式机器人在复杂环境下的自主导航和操作能力的发展，具有重要的实际应用价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We demonstrate the surprising real-world effectiveness of a very simple approach to whole-body model-predictive control (MPC) of quadruped and humanoid robots: the iterative LQR (iLQR) algorithm with MuJoCo dynamics and finite-difference approximated derivatives. Building upon the previous success of model-based behavior synthesis and control of locomotion and manipulation tasks with MuJoCo in simulation, we show that these policies can easily generalize to the real world with few sim-to-real considerations. Our baseline method achieves real-time whole-body MPC on a variety of hardware experiments, including dynamic quadruped locomotion, quadruped walking on two legs, and full-sized humanoid bipedal locomotion. We hope this easy-to-reproduce hardware baseline lowers the barrier to entry for real-world whole-body MPC research and contributes to accelerating research velocity in the community. Our code and experiment videos will be available online at:https://johnzhang3.github.io/mujoco_ilqr