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人形机器人运动控制技术——从强化学习到全身共融.docx
资料介绍
人形机器人运动控制技术——从强化学习到全身共融
摘要：运动控制是人形机器人从实验室走向真实场景的核心能力。本文系统梳理了人形机器人运动控制技术的演进历程，从基于模型的控制方法到基于强化学习的端到端运动控制，再到全身共融的运动控制框架。研究表明，基于强化学习的运动控制在复杂地形行走、高难度动态动作等方面取得了显著突破，而全身运动基础模型（WBT）的提出标志着运动控制从"局部协调"走向"全身共融"的新阶段。
关键词：人形机器人；运动控制；强化学习；全身控制；步态生成
1 引言
人形机器人的运动控制是具身智能领域最具挑战性的技术难题之一。与轮式机器人不同，双足人形机器人需要在非结构化的环境中保持动态平衡，同时完成行走、奔跑、跳跃、攀爬等复杂动作。2026年，人形机器人运动控制技术取得了标志性突破：逐际动力全尺寸人形机器人Oli可通过WBT全身运动基础模型实时复现动捕演员的长程动作，全程保持平衡稳定；越疆发布具身全栖人形机器人，可在草坪、沙地、鹅卵石等复杂地形中自如穿梭。
2 运动控制技术演进
2.1 基于模型的控制方法
传统人形机器人运动控制主要依赖基于模型的方法，包括零力矩点（ZMP）控制、模型预测控制（MPC）和全身控制（WBC）。ZMP控制通过规划足底压力中心的位置来保证行走稳定性，是双足机器人最经典的控制方法。MPC则通过预测未来一段时域内的系统状态，优化控制输入，实现更优的行走性能。
然而，基于模型的方法存在固有局限：精确的动力学模型难以获取，对模型误差和外部扰动的鲁棒性有限，且对于跳跃、奔跑等动态动作，模型预测的准确性急剧下降。
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