iLQR-MPC全身控制实现人形机器人行走

Xiang Li等作者提交预印本论文，提出一种面向人形机器人行走的在线iLQR-MPC全身控制方法：用单刚体模型保留姿态动力学与完整接触力旋量，在单一滚动时域问题中联合优化接触力与落脚位置，无需单独的步态规划器；接触与运动约束通过增广拉格朗日与松弛障碍惩罚写入反向传播，全身控制器再以500 Hz把规划映射为关节力矩并保持接触可行。 作者称，在MuJoCo仿真中，该方法以100 Hz重规划、平均求解时间8.9 ms，Unitree G1完成稳态行走并从245 N前向、175 N侧向脉冲推力中恢复；基于模型的表述使扰动响应可通过显式代价与约束解释，且无需平台专用策略训练。上述结果均为仿真结果，论文为预印本，尚未经同行评议或实机独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。