面向未知负载人形机器人的自适应全身 MPC 与最优姿态规划

论文提出一种自适应全身控制架构，用于人形机器人在未知且变化的负载下完成搬运与举升任务。该架构融合质心 MPC、自适应模糊平衡控制器和基于三重积分器的航点最优姿态规划器，生成满足 CoM 稳定性、关节限位与全身可行性的坐站轨迹。仿真与硬件实验显示，相比非自适应基线，框架提升平衡鲁棒性并降低姿态转换与举升中的跟踪退化。