RoMoCo: Robotic Motion Control Toolbox for Reduced-Order Model-Based Locomotion on Bipedal and Humanoid Robots

📄 arXiv: 2509.19545v1 📥 PDF

作者: Min Dai, Aaron D. Ames

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-23

💡 一句话要点

RoMoCo：用于双足和人形机器人基于降阶模型的运动控制工具箱

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人控制 双足机器人 人形机器人 降阶模型 运动规划

📋 核心要点

  1. 现有双足和人形机器人运动控制方法缺乏统一的平台和API，阻碍了快速原型设计和公平的性能比较。
  2. RoMoCo工具箱通过提供一致的API和模块化架构，统一了最先进的规划器和全身控制器，简化了开发流程。
  3. 通过在多种机器人平台（包括Cassie、Unitree H1和G1）上的仿真和硬件实验，验证了RoMoCo的通用性和有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍RoMoCo，一个开源C++工具箱，用于合成和评估基于降阶模型的双足和人形机器人规划器和全身控制器。RoMoCo的模块化架构在一个一致的API下统一了最先进的规划器和全身运动控制器，从而实现了快速原型设计和可重复的基准测试。通过利用降阶模型进行平台无关的步态生成，RoMoCo实现了跨不同机器人的灵活控制器设计。我们通过在Cassie、Unitree H1和G1机器人上的大量仿真演示了其多功能性和性能，并通过Cassie和G1人形机器人的硬件实验验证了其在现实世界中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：双足和人形机器人的运动控制是一个复杂的问题，涉及步态规划、全身运动控制等多个方面。现有的方法通常是针对特定机器人设计的，缺乏通用性和可移植性。此外，不同方法之间的比较和评估也比较困难，因为缺乏统一的平台和API。

核心思路：RoMoCo的核心思路是利用降阶模型进行平台无关的步态生成，从而实现跨不同机器人的灵活控制器设计。通过将规划器和全身控制器统一在一个一致的API下，RoMoCo简化了开发流程，并促进了不同方法之间的比较和评估。

技术框架：RoMoCo的整体架构包括以下几个主要模块：1) 降阶模型库，包含常用的双足和人形机器人降阶模型；2) 规划器库，包含各种步态规划算法；3) 全身控制器库，包含各种全身运动控制算法；4) 仿真环境，用于评估控制器的性能；5) 硬件接口，用于在真实机器人上部署控制器。

关键创新：RoMoCo最重要的技术创新点在于其模块化架构和一致的API。这种设计使得用户可以轻松地组合不同的规划器和全身控制器，并快速地在不同的机器人平台上进行部署。此外，RoMoCo还提供了一套完整的仿真环境和硬件接口，方便用户进行性能评估和实际应用。

关键设计：RoMoCo的关键设计包括：1) 使用降阶模型进行步态规划，降低了计算复杂度；2) 提供了一套通用的状态表示和控制接口，方便用户自定义控制器；3) 采用模块化设计，方便用户扩展和定制；4) 提供了丰富的示例代码和文档，方便用户学习和使用。

📊 实验亮点

论文通过在Cassie、Unitree H1和G1机器人上的大量仿真实验，验证了RoMoCo的多功能性和性能。此外，还在Cassie和G1人形机器人上进行了硬件实验，验证了RoMoCo在现实世界中的有效性。实验结果表明，RoMoCo可以有效地控制这些机器人在各种地形上行走和运动。

🎯 应用场景

RoMoCo工具箱可应用于双足和人形机器人的运动控制研究和开发，例如步态规划、平衡控制、运动轨迹优化等。该工具箱可以帮助研究人员快速原型设计和评估新的控制算法，并加速机器人在复杂环境中的应用，如灾难救援、物流运输和人机协作等。

📄 摘要（原文）

We present RoMoCo, an open-source C++ toolbox for the synthesis and evaluation of reduced-order model-based planners and whole-body controllers for bipedal and humanoid robots. RoMoCo's modular architecture unifies state-of-the-art planners and whole-body locomotion controllers under a consistent API, enabling rapid prototyping and reproducible benchmarking. By leveraging reduced-order models for platform-agnostic gait generation, RoMoCo enables flexible controller design across diverse robots. We demonstrate its versatility and performance through extensive simulations on the Cassie, Unitree H1, and G1 robots, and validate its real-world efficacy with hardware experiments on the Cassie and G1 humanoids.