Mini Cheetah四足机器人：整体与模型预测控制实现高速动态行走

本文主要探讨了麻省理工学院（MIT）研发的名为"Mini Cheetah"的四足机器人在高动态四足步行中的控制策略。该研究将两种先进的控制技术——整体控制器（Whole-Body Control, WBC）和模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）相结合，旨在解决动态腿部行走中面临的挑战，如空中阶段、短步周期以及高速腿部摆动等问题。 在传统的WBC方法中，控制器通常致力于跟踪预设的身体运动轨迹。然而，这项研究中的控制器设计有所不同，它更加专注于接收和处理来自MPC的反作用力指令。MPC在较长的时间尺度上寻找最优的反作用力分布，通过一个简化模型来指导决策。WBC则基于这些MPC计算出的反作用力，实时调整关节扭矩、位置和速度命令，确保机器人能够执行高速且具有空中阶段的动态运动。 新的WBC设计是MPC的集成部分，它允许机器人在复杂环境中展现出更高的灵活性和鲁棒性。实验在Mini Cheetah四足机器人上进行了广泛的验证，包括在户外和跑步机上进行六种不同步态的测试，如行走、奔跑等。这些测试展示了控制器在各种条件下的性能，其中最高速度达到了3.7米/秒，证明了其在高动态运动场景下的有效性。 这项工作对于推动四足机器人的发展具有重要意义，因为它不仅解决了传统控制方法的局限性，还展示了如何通过结合先进控制技术来提升机器人的运动能力和适应性。未来的研究可能进一步优化控制算法，提高机器人在动态环境中的自主性和效率，为仿生机器人和人工智能领域带来更多的突破。