CDM-MPC: An Integrated Dynamic Planning and Control Framework for Bipedal Robots Jumping

在双足机器人中执行像动态跳跃这样的杂技动作，涉及到执行、运动规划和控制等方面的重大挑战。传统方法通常简化动力学以提高计算效率，可能忽略了诸如质心角动量（CAM）控制和质心复合刚体惯量（CCRBI）的可变性等关键因素。本文介绍了一种新颖的集成动态规划和控制框架，称为基于质心动力学模型的模型预测控制（CDM-MPC），旨在实现全面考虑质心动量和非恒定CCRBI的鲁棒跳跃控制。该框架包括基于优化的运动规划器和MPC控制器，用于实时轨迹跟踪和重新规划。此外，还开发了基于质心动量的逆运动学（IK）求解器和着陆启发式控制器，以确保高冲击着陆期间的稳定性。通过在模拟和实验中对全尺寸人形机器人KUAVO进行广泛测试，验证了CDM-MPC框架的有效性。

论文旨在解决在双足机器人中进行动态跳跃的问题，包括动力学建模、运动规划和控制等方面的挑战。

该论文提出了一种新的集成动态规划和控制的框架，称为基于质心动力学模型的模型预测控制（CDM-MPC），用于跳跃控制。该框架考虑了质心动量和非常数的质心复合刚体惯性等因素，包括基于优化的运动规划器和实时轨迹跟踪和重规划的MPC控制器。

该论文通过在全尺寸人形机器人KUAVO上进行模拟和实验的广泛测试，验证了CDM-MPC框架的有效性。此外，该论文还开发了基于质心动量的逆运动学求解器和着陆启发式控制器，以确保在高冲击着陆时稳定。

最近的相关研究包括：《基于模型预测控制的人形机器人跳跃控制》、《基于质心动力学的人形机器人动态跳跃控制》、《人形机器人跳跃控制的高效运动规划方法》等。