iit-DLSLab/Quadruped-PyMPC

解決する課題

四足歩行ロボット向けの高性能なモデル予測制御（MPC）を提供し、トロット、ペース、バウンドといった複雑な動作を安定かつ堅牢に実行可能にします。

仕組み

本プロジェクトは、Pythonを用いて単一剛体モデルに基づくコントローラーを実装しています。以下の2つの異なる計算アプローチを提供します：

1. 勾配ベースのMPC：acadosを使用して高速計算（CPUで5ms未満）を行い、オプションの足場最適化、床反力平滑化、安定性基準を備えています。
2. サンプリングベースのMPC：jaxを使用してGPU上で数千の並列ロールアウトを実行（2ms未満）し、MPPIやCEMPPIなどの戦略と、多様な制御パラメータ化（ゼロ次、線形、または3次スプライン）をサポートします。

対象ユーザー

Mujocoや実機ハードウェアと互換性のある、柔軟なPythonベースのMPCフレームワークを必要とする、脚式移動ロボットの研究者やエンジニア向けに設計されています。

ハイライト

• 勾配ベース（CPU）とサンプリングベース（GPU）の両方の最適化をサポートするデュアル実装。
• 極めて低いレイテンシ：勾配ベースで5ms未満、サンプリングベースのロールアウトで2ms未満。
• MPPI、CEMPPI、Feedback-MPPIを含む高度な制御戦略をサポート。
• Mujocoシミュレーションとの互換性があり、Unitreeロボット通信ツールを介した実機展開が可能。