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文档简介

瞬时耦合系统控制在人形机器人行走中的应用相关工作轨迹生成+轨迹跟踪高西1990，梶田2003在线轨迹再生西胁2006模型预测控制/滚动时域控制韦伯2006优化脚步位置迪达姆2008动态规划贝尔曼方程：x1x2ChristopherG.Atkeson，“动态规划中的随机抽样动作”，IEEE近似动态规划和强化学习研讨会，2007年。动态规划输出倒立摆：向上摆动动态规划解决方案离线计算可以优化重心运动

和步态时序/位置即使是简单的模型也

具有10维状态空间。DP太高了。解耦以降低

维度添加协调变量

以保持最优性100×10=10×20>>100×4+100×4+100×3+100×3+100×3=2.03×10⁸简化系统DOFS：12+6=18DOFS：12+6–3=15起源于脚部DOFS：12+6–3–2*3=9起源于脚部脚不会旋转DOFS：12+6–3–2*3–3=6起源于脚部脚不会旋转躯干不会旋转DOFS：12+6–3–2*3–3–1=5起源于脚部脚不会旋转躯干不会旋转恒定高度质心简单系统3DLIPM

-2个自由度完全可控的摆动脚

-3个自由度Kajita等人，“3D线性倒立摆模型：双足行走模式生成的简单建模”，ICRA2001。瞬时耦合系统（ICS）划分状态和动作空间

通常情况下，动力学是独立的

在特定时刻，动力学是耦合的。

附加成本->独立政策

系统解耦X是ZXZ是ZPanne等人，“双足动物在多变地形上动态行走的控制器”，决策与控制会议，1992年。Yin等人，“Simbicon：简单的双足运动控制”，SIGGRAPH2007。矢状亚系统冠状亚系统ZSwing-Z子系统添加协调变量先求解所有可能的结果，然后再选择最佳结果。添加到所有子系统作为附加状态平凡的动力学：DP生产运行时，我们有，所以我们得到值：V(ttd)ttd协调脚步时间和位置分腿站姿并摆腿5项政策——每个自由度一项。替换为删除/合并不必要的变量DP生产在运行时，我们有

所以我们得到

选择最佳方案

通过最小化全控系统状态子系统价值函数子系统策略站姿踝关节扭矩摆动脚加速度动态平衡力控制联合的扭矩BenjaminJ.Stephens，“柔性体的动态平衡力控制”人形机器人”，IROS2010。优化协调

变量结果–推送恢复视频结果–推动恢复右倾前进后推向左推结果–推动恢复结果–速度控制视频结果–速度控制未来工作在硬件上实现提升能力转弯崎岖不平的地面提升绩效躯干旋转非LIPM步行摆臂脚趾离地/脚跟着地结论/要点动态规划适用于大范围的状态空间，并且在运行时速度很快。将系统分解为子系统使得动态规划成为可能。通过引入协调变量来增强子系统，可以恢复最优性。同时优化重心运动、步态时机和步态位置对突发事件做出实时反应问题？步行作为一种ICS（独立临床技能）矢状面冠Swing-Z各州：操作：XZ是ZZ针对支撑腿和摆腿制定不同的策略各州：操作：系统

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