iit-DLSLab/Quadruped-PyMPC

何を解決するか

このプロジェクトは、四足歩行ロボット向けの高性能なモデル予測制御（MPC）フレームワークを提供し、トロッティング、ペーシング、バウンシングなどの複雑な動作を可能にします。リアルタイムで最適な制御行動を計算することで、脚部歩行における安定性とバランスを維持する課題に対処します。

動作方法

システムは単一の剛体モデルを使用してロボットの運動を予測・最適化します。2つの異なる実装パスを提供します：

• 勾配ベースMPC： acados を使用して高速計算（現代のCPUで5ms未満）を実現し、足場最適化やリャプノフ関数に基づく安定性基準などの機能を含みます。
• サンプリングベースMPC： jax を活用して大規模な並列ロールアウト（GPUで2ms未満で10,000回）を実現し、MPPI、CEMPPI、およびさまざまな制御パラメータ化（ゼロ次、線形、または3次スプライン）を用いたランダムサンプリングなどの戦略をサポートします。

対象ユーザー

このツールは、Mujocoをシミュレーションに使用するか、実機のUnitreeロボットにデプロイする脚部歩行および制御システムの研究者・エンジニア向けに設計されています。

特徴

• 二重エンジンアプローチ： CPUベースの勾配最適化とGPU加速サンプリングの両方をサポート。
• 実世界対応： Mujocoと互換性があり、状態推定および通信ツールと統合されており、実機へのデプロイが可能。
• 高効率性： 勾配ベースおよびサンプリングベースの制御ループにおいて、極めて低いレイテンシを実現。
• 高度な制御オプション： 地面反力のオプションスムージングと、より高いロバスト性を実現するためのステップ周波数適応を含む。