Whole-Body Control Framework for Humanoid Robots with Heavy Limbs: A Model-Based Approach

📄 arXiv: 2506.14278v2 📥 PDF

作者: Tianlin Zhang, Linzhu Yue, Hongbo Zhang, Lingwei Zhang, Xuanqi Zeng, Zhitao Song, Yun-Hui Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-17 (更新: 2025-11-15)

💡 一句话要点

提出全身控制框架以解决人形机器人重肢体的平衡问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人形机器人 全身控制 运动动力学 模型预测控制 分层优化 动态平衡 复杂环境

📋 核心要点

  1. 人形机器人在动态运动和不规则地形中因重肢体的运动而面临严重的平衡挑战，现有方法难以有效解决这一问题。
  2. 本文提出了一种全身控制框架，结合运动动力学规划和分层优化，旨在实时规划运动和接触力，提升机器人平衡能力。
  3. 实验结果显示，控制该框架的人形机器人能够实现高达1.2 m/s的动态步态，并能抵抗高达60 N的外部干扰，适应复杂地形。

📝 摘要（中文）

人形机器人由于重肢体的运动常面临显著的平衡问题，尤其在动态运动或不规则地形中更为明显。为此，本文提出了一种针对重肢体人形机器人的全身控制框架，采用基于模型的方法，结合运动动力学规划器和分层优化问题。运动动力学规划器设计为模型预测控制（MPC）方案，以考虑重肢体对质量和惯性分布的影响。通过简化机器人的系统动力学和约束条件，规划器实现了运动和接触力的实时规划。分层优化问题采用分层二次规划（HQP）形式化，以最小化肢体控制误差并确保遵循运动动力学规划器生成的策略。实验验证表明，该框架有效，控制下的人形机器人可实现高达1.2 m/s的动态步态，并能在不平坦的地面和户外环境中保持平衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人形机器人因重肢体运动导致的平衡问题，现有方法在动态环境中表现不足，难以实时适应外部干扰。

核心思路：提出的框架结合运动动力学规划和分层优化，利用模型预测控制（MPC）考虑重肢体对质量和惯性分布的影响，从而实现实时运动规划。

技术框架：整体架构包括运动动力学规划器和分层优化模块。运动动力学规划器负责实时规划运动和接触力，而分层优化模块则通过分层二次规划（HQP）最小化控制误差。

关键创新：最重要的创新在于将MPC与HQP相结合，形成了一种新的控制策略，能够有效应对重肢体带来的动态平衡挑战。

关键设计：在设计中，运动动力学规划器简化了系统动力学，优化了参数设置，以确保实时性和准确性，分层优化则通过特定的损失函数来最小化肢体控制误差。

📊 实验亮点

实验结果表明，控制该框架的人形机器人能够实现高达1.2 m/s的动态步态，并能有效抵抗高达60 N的外部干扰，且在不平坦地面和户外环境中保持良好的平衡，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、救援机器人以及人形机器人在复杂环境中的自主导航。通过提升机器人在动态和不规则地形中的平衡能力，能够显著扩展其应用场景和实用价值，推动人形机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots often face significant balance issues due to the motion of their heavy limbs. These challenges are particularly pronounced when attempting dynamic motion or operating in environments with irregular terrain. To address this challenge, this manuscript proposes a whole-body control framework for humanoid robots with heavy limbs, using a model-based approach that combines a kino-dynamics planner and a hierarchical optimization problem. The kino-dynamics planner is designed as a model predictive control (MPC) scheme to account for the impact of heavy limbs on mass and inertia distribution. By simplifying the robot's system dynamics and constraints, the planner enables real-time planning of motion and contact forces. The hierarchical optimization problem is formulated using Hierarchical Quadratic Programming (HQP) to minimize limb control errors and ensure compliance with the policy generated by the kino-dynamics planner. Experimental validation of the proposed framework demonstrates its effectiveness. The humanoid robot with heavy limbs controlled by the proposed framework can achieve dynamic walking speeds of up to 1.2~m/s, respond to external disturbances of up to 60~N, and maintain balance on challenging terrains such as uneven surfaces, and outdoor environments.