人形机器人混合正弦干扰自适应抑制方法

2026年10月20日，arXiv Robotics 刊出 I-Chia Chang 等作者的论文，研究非惯性环境下人形机器人行走控制。报道称，作者将机器人在非惯性环境中的行走控制建模为受混合正弦干扰的混合线性系统未知干扰抑制问题；该干扰由离散事件处相位跳变的正弦分量线性组合构成。论文推导了该问题的可解性充要条件，并基于 Youla-Kucera 参数化提出输出反馈控制器，以及用于估计控制器参数的自适应律。在地面运动下的双足行走实验中，报道称身体位置跟踪精度在仿真中平均提升超过 60%，真实实验最高提升 47%。目前进展停留在论文发表与实验验证阶段，报道未提及后续应用或部署。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。