仿人预测控制：增强双足机器人行走稳定性的新方法

本篇论文主要探讨了双足机器人稳定行走的新型仿人预测控制在线步行模式生成方法。研究者针对传统的基于零力矩点（Zero Moment Point, ZMP）预测控制存在的问题，提出了创新思路。传统的预测控制方法由Sheridan于1966年提出，利用未来信息来设计控制器，以确保实际ZMP跟随期望ZMP。然而，这种方法依赖于离线规划的ZMP，无法应对模型误差和环境扰动带来的步态跟踪误差，这可能影响机器人在行走过程中的稳定性。 为解决这个问题，论文将期望ZMP分解为规划好的参考ZMP和实时变化的可变ZMP两部分。参考ZMP作为稳定的基线，可变ZMP则通过预测控制的逆系统进行实时调整，以增强步行模式的自适应性。这种策略旨在提高双足机器人在复杂环境下的动态稳定性能。 然而，单纯依靠预测控制在处理如矩形齿状（矩齿形）的可变ZMP时存在较大误差。为克服这一缺陷，作者引入了仿人智能控制技术。仿人智能控制借鉴人类的在线特征识别、记忆和直觉推理能力，能够根据系统误差动态调整控制策略，无需精确模型，具有很高的控制精度和鲁棒性。通过将仿人智能控制与预测控制相结合，设计出一种新型的仿人预测控制系统，该系统可以根据ZMP误差的状态实时切换控制变量，以有效地控制动力学系统，提高实际ZMP跟踪的准确性和稳定性。 这篇论文的主要贡献在于提出了一种新颖的双足机器人行走控制策略，通过结合仿人智能控制，增强了预测控制的自适应性，使其在面对复杂环境扰动时展现出更好的性能。研究结果通过仿真实验得到了验证，表明了该方法的有效性和实用性。这为双足机器人的稳定行走控制提供了新的理论支持和实践指导，对于提升机器人在现实应用中的表现具有重要意义。