反应式仿人运动框架

抗外部扰动

提出基于线性倒立摆模型的反应式脚步补偿策略，通过模型稳定性恢复条件推导脚步修正量，并量化截断点对稳定性约束的影响以适配运动优化。

Lichao, Qiao · 刘玉旺 · Chunjiang, Fu · Ge, Ligang · 李沂滨 · 荣学文 · 陈腾 · Zhang, Guoteng

Advanced Intelligent Systems 2024

技术优势

扰动后快速恢复

利用LIPM的周期运动特性推导脚步补偿量，基于模型稳定性恢复条件生成修正脚步，使机器人受扰后能自动调整落脚点恢复平衡。

提升运动优化效率

通过量化不同截断点对稳定性约束的影响，确定合适的截断点，使基于捕获点的运动约束能够有效融入运动优化，提高计算效率。

应用场景

• 仿人机器人运动控制：为仿人机器人提供抗扰动的行走控制方案，提升复杂环境下的行走稳定性。
• 机器人运动规划：将反应式脚步调整与运动优化结合，实现动态环境下的实时运动规划。
• 工业机器人行走控制：可集成到工业仿人机器人中，提高其在生产线等非结构化环境中的行走可靠性。
• 具身智能运动控制：为具身智能提供底层运动控制模块，使机器人能在外部干扰下保持平衡执行任务。