Centroidal Trajectory Generation and Stabilization based on Preview Control for Humanoid Multi-contact Motion
作者: Masaki Murooka, Mitsuharu Morisawa, Fumio Kanehiro
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-29
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters 2022 (Presented at IROS 2022)
💡 一句话要点
提出基于预览控制的人形机器人多接触运动质心轨迹生成与稳定方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人形机器人 多接触运动 预览控制 质心轨迹 力/力矩分配
📋 核心要点
- 人形机器人需要在复杂环境中进行多接触运动，但传统方法计算量大，难以实时控制。
- 该论文提出使用预览控制来降低计算复杂度，并结合质心状态反馈和力/力矩分配来保证稳定性和约束满足。
- 仿真实验验证了该方法在多接触运动中的有效性，表明机器人能够稳定地执行多种复杂动作。
📝 摘要（中文）
多接触运动对于人形机器人在各种环境中工作至关重要。本文提出了一种用于人形机器人动态多接触运动的质心在线轨迹生成与稳定控制方法。该方法通过使用预览控制代替传统的模型预测控制，显著降低了计算成本，因为后者需要考虑所有采样时间的约束。通过将预览控制与质心状态反馈相结合，以增强对扰动的鲁棒性，并采用力/力矩分配来满足接触约束，仿真实验表明，该机器人能够稳定地执行各种多接触运动。
🔬 方法详解
问题定义：人形机器人在复杂环境中需要进行多接触运动，例如攀爬、跨越障碍等。传统方法如模型预测控制（MPC）虽然能够优化轨迹，但计算复杂度高，难以满足实时性要求，尤其是在考虑多个接触点约束时。因此，如何在保证稳定性和满足约束的前提下，降低计算成本是关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用预览控制（Preview Control）代替传统的模型预测控制。预览控制只考虑未来一段时间内的参考轨迹，而不是所有采样时间，从而显著减少了计算量。同时，为了保证系统的鲁棒性和满足接触约束，结合了质心状态反馈和力/力矩分配。
技术框架：整体框架包括三个主要部分：1) 基于预览控制的质心轨迹生成器，用于生成期望的质心轨迹；2) 质心状态反馈控制器，用于抑制扰动，保证系统的鲁棒性；3) 力/力矩分配模块，用于计算每个接触点的力和力矩，以满足接触约束，例如摩擦锥约束。这三个模块协同工作，实现稳定的多接触运动。
关键创新：最重要的创新点在于使用预览控制来降低计算复杂度。与传统的MPC相比，预览控制只需要考虑有限时间范围内的轨迹，大大减少了优化变量的数量，从而降低了计算成本，使其能够应用于实时控制。此外，结合质心状态反馈和力/力矩分配，保证了系统的稳定性和约束满足。
关键设计：预览控制器的设计需要选择合适的预览步长，这会影响控制性能和计算复杂度。质心状态反馈控制器的增益需要根据系统动力学特性进行调整。力/力矩分配模块需要考虑摩擦锥约束等接触约束，并选择合适的优化算法来求解。具体参数设置需要根据具体的机器人和运动任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真实验结果表明，该方法能够使人形机器人稳定地执行多种多接触运动，例如在不平坦地面上行走、攀爬楼梯等。与传统的MPC方法相比，该方法在保证稳定性的前提下，显著降低了计算成本，使其能够应用于实时控制。具体的性能数据（例如计算时间、稳定性指标等）未在摘要中明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人形机器人在复杂环境中的导航、搜索救援、工业维护等领域。通过实现稳定可靠的多接触运动，人形机器人能够更好地适应各种地形和任务需求，例如在灾难现场进行搜救，或在狭窄空间内进行设备维护。该方法也有助于提升人形机器人的自主性和适应性，使其能够更好地与人类协同工作。
📄 摘要（原文）
Multi-contact motion is important for humanoid robots to work in various environments. We propose a centroidal online trajectory generation and stabilization control for humanoid dynamic multi-contact motion. The proposed method features the drastic reduction of the computational cost by using preview control instead of the conventional model predictive control that considers the constraints of all sample times. By combining preview control with centroidal state feedback for robustness to disturbances and wrench distribution for satisfying contact constraints, we show that the robot can stably perform a variety of multi-contact motions through simulation experiments.