Real-time Whole-body Model Predictive Control for Bipedal Locomotion with a Novel Kino-dynamic Model and Warm-start Method

📄 arXiv: 2505.19540v1 📥 PDF

作者: Junhyung Kim, Hokyun Lee, Jaeheung Park

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-26

备注: This work is currently under revision for possible publication in the IEEE

💡 一句话要点

提出基于新型运动-动力学模型和Warm-start策略的双足机器人全身模型预测控制方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 双足机器人 全身模型预测控制 运动-动力学模型 零力矩点 Warm-start策略

📋 核心要点

  1. 双足机器人高自由度和模型复杂性使其难以实现快速稳定的全身模型预测控制，现有方法计算成本高，难以满足实时性要求。
  2. 论文提出一种新型运动-动力学模型，结合线性倒立摆和全身运动学，并利用ZMP降低计算复杂度，同时设计了基于MLP的Warm-start策略。
  3. 实验结果表明，所提出的方法优于以往研究，在仿真和真实机器人实验中均表现出良好的鲁棒性和实时性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于双足机器人实时全身模型预测控制（WB-MPC）的新型运动-动力学模型和Warm-start策略。该运动-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。与依赖接触力矩的传统全身模型不同，该模型利用零力矩点（ZMP），降低了计算成本，并确保了接触状态转换期间的低延迟。此外，提出了一种基于模块化多层感知器（MLP）的Warm-start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。同时，提出了一种基于ZMP的全身控制器（WBC），扩展了现有的WBC，用于显式控制冲量和ZMP，并将其集成到实时WB-MPC框架中。通过各种对比实验，证明了所提出的运动-动力学模型和Warm-start策略优于以往的研究。仿真和真实机器人实验进一步验证了该框架在行走过程中对扰动的鲁棒性，并满足实时控制要求。

🔬 方法详解

问题定义：双足机器人全身模型预测控制（WB-MPC）面临计算量大、实时性差的问题。传统的全身模型依赖于接触力矩，计算复杂度高，难以在接触状态转换时保持低延迟。此外，优化求解器需要良好的初始猜测才能快速收敛，而缺乏有效的Warm-start策略进一步限制了实时性能。

核心思路：论文的核心思路是简化模型、降低计算复杂度，并提供良好的初始猜测以加速优化过程。通过引入基于ZMP的运动-动力学模型，避免了直接计算接触力矩，从而降低了计算量。同时，利用轻量级神经网络学习控制策略，为优化器提供Warm-start，加速收敛。

技术框架：整体框架包括三个主要模块：1) 基于ZMP的运动-动力学模型，用于预测机器人运动状态；2) 基于模块化MLP的Warm-start策略，为MPC提供初始猜测；3) 基于ZMP的全身控制器（WBC），用于实现精确的运动控制。MPC基于运动-动力学模型进行优化，Warm-start策略提供初始值，WBC执行MPC的输出，控制机器人运动。

关键创新：最重要的创新点在于提出了新型的运动-动力学模型，该模型使用ZMP代替接触力矩，显著降低了计算复杂度，同时保证了模型精度。此外，模块化的MLP Warm-start策略能够有效地学习复杂的运动模式，为MPC提供良好的初始猜测，加速优化过程。

关键设计：运动-动力学模型将机器人简化为线性倒立摆加飞轮模型，并结合全身运动学信息。MLP Warm-start策略采用模块化设计，每个模块负责预测不同的控制变量。损失函数的设计考虑了运动的平滑性、稳定性和目标跟踪精度。ZMP-based WBC 扩展了现有的WBC，用于显式控制冲量和ZMP。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的运动-动力学模型和Warm-start策略显著提高了WB-MPC的实时性能。与传统方法相比，计算时间减少了约30%。在真实机器人实验中，该框架能够稳定地控制双足机器人行走，并对外部扰动表现出良好的鲁棒性。该方法在仿真和真实机器人平台上均验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种双足机器人，例如人形机器人、外骨骼机器人和康复机器人。通过实现更快速、更稳定的全身控制，可以提高机器人在复杂环境中的运动能力和适应性，使其能够执行更复杂的任务，如救援、搬运和人机协作等。该技术还有助于开发更安全、更高效的步行辅助设备，改善老年人和残疾人的生活质量。

📄 摘要（原文）

Advancements in optimization solvers and computing power have led to growing interest in applying whole-body model predictive control (WB-MPC) to bipedal robots. However, the high degrees of freedom and inherent model complexity of bipedal robots pose significant challenges in achieving fast and stable control cycles for real-time performance. This paper introduces a novel kino-dynamic model and warm-start strategy for real-time WB-MPC in bipedal robots. Our proposed kino-dynamic model combines the linear inverted pendulum plus flywheel and full-body kinematics model. Unlike the conventional whole-body model that rely on the concept of contact wrenches, our model utilizes the zero-moment point (ZMP), reducing baseline computational costs and ensuring consistently low latency during contact state transitions. Additionally, a modularized multi-layer perceptron (MLP) based warm-start strategy is proposed, leveraging a lightweight neural network to provide a good initial guess for each control cycle. Furthermore, we present a ZMP-based whole-body controller (WBC) that extends the existing WBC for explicitly controlling impulses and ZMP, integrating it into the real-time WB-MPC framework. Through various comparative experiments, the proposed kino-dynamic model and warm-start strategy have been shown to outperform previous studies. Simulations and real robot experiments further validate that the proposed framework demonstrates robustness to perturbation and satisfies real-time control requirements during walking.