Reference-Free Sampling-Based Model Predictive Control

📄 arXiv: 2511.19204v1 📥 PDF

作者: Fabian Schramm, Pierre Fabre, Nicolas Perrin-Gilbert, Justin Carpentier

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-11-24

💡 一句话要点

提出一种无参考采样模型预测控制框架，实现四足和人形机器人的涌现式运动控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 采样方法 涌现式运动 四足机器人 人形机器人 双空间样条 无参考控制

📋 核心要点

  1. 现有运动控制方法依赖于手工设计的步态或预定义的接触序列，限制了机器人运动的多样性和适应性。
  2. 该论文提出一种基于采样的模型预测控制框架，通过优化高层目标，使机器人能够自主学习和涌现出不同的运动模式。
  3. 实验结果表明，该方法在四足机器人和人形机器人上实现了多种复杂运动，且计算效率高，可在CPU上实时运行。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于采样的模型预测控制(MPC)框架，该框架无需手工设计的步态模式或预定义的接触序列即可实现涌现式运动。我们的方法通过优化高层目标，探索了从慢跑到疾驰的各种运动模式、鲁棒的站立策略、跳跃和倒立平衡。基于模型预测路径积分(MPPI)，我们提出了一种在位置和速度控制点上运行的双空间样条参数化方法。我们的方法能够实现自动适应任务需求的接触和断开策略，仅需要有限数量的采样轨迹。这种采样效率使我们能够在标准CPU硬件上实现实时控制，而无需其他最先进的MPPI方法通常需要的GPU加速。我们在Go2四足机器人上验证了我们的方法，展示了各种涌现步态和基本的跳跃能力。在模拟中，我们进一步展示了更复杂的行为，例如后空翻、动态倒立平衡以及人型机器人的运动，所有这些都无需参考轨迹跟踪或离线预训练。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人运动控制方法，特别是针对复杂地形和高动态运动，通常依赖于预先定义好的步态模式或接触序列。这种方法的缺点在于缺乏灵活性和适应性，难以应对未知的环境变化和任务需求。此外，一些基于模型预测控制(MPC)的方法虽然能够实现一定的自适应性，但往往需要大量的计算资源，例如GPU加速，限制了其在实际机器人平台上的应用。

核心思路：本文的核心思路是利用基于采样的MPC方法，直接优化高层目标，例如前进速度、平衡等，而无需预先定义步态或接触序列。通过在位置和速度控制点上进行采样，并使用双空间样条参数化方法，可以有效地探索不同的运动模式，并自动适应任务需求。这种方法能够使机器人涌现出各种不同的运动方式，例如慢跑、疾驰、跳跃等。

技术框架：该方法基于模型预测路径积分(MPPI)框架，其整体流程如下：1) 在位置和速度控制点上进行采样，生成多个候选轨迹；2) 使用机器人动力学模型预测每个轨迹的未来状态；3) 根据预设的成本函数评估每个轨迹的性能，成本函数包括高层目标（例如前进速度、平衡）和约束条件（例如关节力矩限制）；4) 根据轨迹的性能，对采样轨迹进行加权；5) 使用加权后的轨迹计算最优控制输入，并将其应用于机器人。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于其双空间样条参数化方法。传统的MPPI方法通常直接在关节空间或任务空间进行采样，这会导致采样效率低下。本文提出的双空间样条参数化方法，通过在位置和速度控制点上进行采样，并使用样条曲线对轨迹进行平滑，可以有效地减少采样空间，提高采样效率。此外，该方法还能够自动适应任务需求，实现接触和断开策略的自动优化。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用双空间样条参数化方法，在位置和速度控制点上进行采样；2) 设计合适的成本函数，包括高层目标和约束条件；3) 使用MPPI算法进行轨迹优化；4) 采用合适的机器人动力学模型。此外，为了提高计算效率，该方法还采用了一些优化技巧，例如使用并行计算和简化动力学模型。

📊 实验亮点

该方法在Go2四足机器人上进行了验证，成功实现了各种涌现步态和基本的跳跃能力。在模拟环境中，该方法还成功实现了更复杂的行为，例如后空翻、动态倒立平衡以及人型机器人的运动。值得注意的是，所有这些实验都是在标准CPU硬件上实时完成的，无需GPU加速，这表明该方法具有很高的计算效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人运动控制领域，例如四足机器人、人形机器人、服务机器人等。它可以使机器人在复杂环境中实现更灵活、更鲁棒的运动控制，例如在崎岖地形上行走、在拥挤环境中导航、执行高动态任务等。此外，该方法还可以用于开发新的机器人运动技能，例如跳跃、攀爬、平衡等，从而扩展机器人的应用范围。

📄 摘要（原文）

We present a sampling-based model predictive control (MPC) framework that enables emergent locomotion without relying on handcrafted gait patterns or predefined contact sequences. Our method discovers diverse motion patterns, ranging from trotting to galloping, robust standing policies, jumping, and handstand balancing, purely through the optimization of high-level objectives. Building on model predictive path integral (MPPI), we propose a dual-space spline parameterization that operates on position and velocity control points. Our approach enables contact-making and contact-breaking strategies that adapt automatically to task requirements, requiring only a limited number of sampled trajectories. This sample efficiency allows us to achieve real-time control on standard CPU hardware, eliminating the need for GPU acceleration typically required by other state-of-the-art MPPI methods. We validate our approach on the Go2 quadrupedal robot, demonstrating various emergent gaits and basic jumping capabilities. In simulation, we further showcase more complex behaviors, such as backflips, dynamic handstand balancing and locomotion on a Humanoid, all without requiring reference tracking or offline pre-training.