NMPC实时步态规划下双足机器人稳定行走分析

"NMPC实时步态规划双足机器人步态轨迹周期稳定性分析 (2009年)" 本文探讨了在非线性预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）框架下，如何进行双足机器人的实时步态规划，并在模型失配和地面环境变化的条件下分析步态轨迹的周期稳定性。双足机器人步态规划是机器人控制领域的关键问题，尤其对于模拟人类行走的双足机器人，稳定性的保证至关重要。 NMPC是一种先进的控制策略，它能够在每一时刻优化未来的控制序列，考虑到系统的动态行为和约束。在本文中，作者通过反馈线性化技术，将高维度、复杂的混杂系统转化为较低维度的非可控模态，简化了周期稳定性问题的分析。这种转化使得原本复杂的问题变得更加可处理，为解决双足机器人步态稳定性提供了新的视角。 论文提出了一个基于Poincaré映射不动点存在的多步周期极限环的鲁棒稳定性定理。Poincaré映射是研究周期运动的重要工具，它将连续的动力系统转化为离散的时间序列，有助于理解系统的周期性行为。该定理证明了在模型失配和环境变化的情况下，多步行走的周期稳定性与单步行走的稳定性是一致的，这对于设计更稳健的步态控制器具有重要意义。 为了验证理论分析，作者进行了离线时间轴积分的仿真研究，分析了模型误差和速度跃变误差对极限环存在性和收敛速度的影响。这些仿真结果为实际应用NMPC方法提供了实践依据，显示了理论分析在解决实际问题中的价值。 这篇论文在双足机器人控制领域做出了重要贡献，不仅提供了关于非线性预测控制实时步态规划的理论框架，还通过具体分析揭示了在不确定性和环境变化下的步态稳定性。这为未来双足机器人的研发和控制算法的设计提供了理论基础和指导。