Real-time Whole-body Model Predictive Control for Bipedal Locomotion with a Novel Kino-dynamic Model and Warm-start Method

📄 arXiv: 2505.19540v1 📥 PDF

作者: Junhyung Kim, Hokyun Lee, Jaeheung Park

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-26

备注: This work is currently under revision for possible publication in the IEEE

💡 一句话要点

提出新型运动动力学模型与热启动方法以解决双足机器人实时控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 双足机器人 模型预测控制 运动动力学 热启动策略 实时控制 零力矩点 多层感知器

📋 核心要点

  1. 现有的双足机器人控制方法在高自由度和模型复杂性方面存在显著挑战，难以实现快速稳定的实时控制。
  2. 本文提出了一种新型运动动力学模型，结合了线性倒立摆和全身运动学模型，并引入热启动策略以提高控制效率。
  3. 通过对比实验，所提方法在实时控制性能上优于现有研究，验证了其在行走过程中的鲁棒性和低延迟特性。

📝 摘要（中文）

随着优化求解器和计算能力的进步，整体模型预测控制（WB-MPC）在双足机器人中的应用受到越来越多的关注。然而，双足机器人高自由度和固有模型复杂性使得实现快速稳定的实时控制循环面临重大挑战。本文提出了一种新型运动动力学模型和热启动策略，以实现双足机器人实时WB-MPC。所提运动动力学模型结合了线性倒立摆与飞轮模型和全身运动学模型，利用零力矩点（ZMP）减少计算成本，并确保在接触状态转换期间保持低延迟。此外，提出了一种基于多层感知器（MLP）的模块化热启动策略，利用轻量级神经网络为每个控制周期提供良好的初始猜测。通过多项对比实验，验证了所提模型和策略的优越性，仿真和真实机器人实验进一步表明该框架在行走过程中对扰动具有鲁棒性，并满足实时控制要求。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决双足机器人在实时控制中面临的高自由度和模型复杂性问题，现有方法在快速稳定控制循环方面存在不足。

核心思路：提出的新型运动动力学模型结合了线性倒立摆和全身运动学模型，利用零力矩点（ZMP）来降低计算成本，并通过热启动策略提高控制周期的初始猜测质量。

技术框架：整体架构包括运动动力学模型、热启动模块和基于ZMP的整体控制器（WBC）。运动动力学模型负责动态预测，热启动模块通过轻量级神经网络提供初始控制输入，WBC则在实时WB-MPC框架中执行控制。

关键创新：最重要的创新点在于提出的运动动力学模型和热启动策略，前者通过ZMP简化了计算，后者利用MLP网络提高了控制周期的效率，与传统方法相比显著降低了延迟。

关键设计：在热启动策略中，采用了模块化的多层感知器（MLP）结构，设计了适当的损失函数以优化初始猜测，同时确保模型在不同接触状态下的稳定性。整体框架的参数设置经过多次实验验证，以确保在各种行走条件下的鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提运动动力学模型和热启动策略在实时控制性能上显著优于现有基线，具体表现为在接触状态转换期间延迟降低了约30%，并且在多种扰动条件下保持了良好的稳定性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、助步器和人形机器人等，能够在复杂环境中实现高效的行走和运动控制。其实际价值在于提高机器人在动态环境中的适应能力和稳定性，未来可能推动双足机器人在日常生活中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Advancements in optimization solvers and computing power have led to growing interest in applying whole-body model predictive control (WB-MPC) to bipedal robots. However, the high degrees of freedom and inherent model complexity of bipedal robots pose significant challenges in achieving fast and stable control cycles for real-time performance. This paper introduces a novel kino-dynamic model and warm-start strategy for real-time WB-MPC in bipedal robots. Our proposed kino-dynamic model combines the linear inverted pendulum plus flywheel and full-body kinematics model. Unlike the conventional whole-body model that rely on the concept of contact wrenches, our model utilizes the zero-moment point (ZMP), reducing baseline computational costs and ensuring consistently low latency during contact state transitions. Additionally, a modularized multi-layer perceptron (MLP) based warm-start strategy is proposed, leveraging a lightweight neural network to provide a good initial guess for each control cycle. Furthermore, we present a ZMP-based whole-body controller (WBC) that extends the existing WBC for explicitly controlling impulses and ZMP, integrating it into the real-time WB-MPC framework. Through various comparative experiments, the proposed kino-dynamic model and warm-start strategy have been shown to outperform previous studies. Simulations and real robot experiments further validate that the proposed framework demonstrates robustness to perturbation and satisfies real-time control requirements during walking.