并行计算 · 实时评分 · 路经筛选

P-MPC: 并行化模型预测控制

毫秒级模拟数千条轨迹,实时筛选最优步态,赋予四足机器人前所未有的稳定与鲁棒性

⚡ 算法核心

🎲
大规模并行模拟

充分利用 GPU 并行架构,在毫秒级时间内模拟 5000+ 条未来运动轨迹。从多维时间视角预演步态,覆盖复杂地形的不确定性。

吞吐量提升 120倍 vs 串行CPU
🏆
独创评分机制

平稳性 & 效率联合评分函数,实时筛选 pareto 最优步态。不依赖人工规则,完全由数据驱动选出最流畅、最节能、最安全的落脚点序列。

评分延迟 < 0.3ms
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自适应鲁棒控制

在乱石、斜坡、雪地等非结构化环境中,动态重规划步态。本体感知与轨迹评分闭环,机器人摔倒率降低 76% (200+次试验)。

未知环境泛化 零样本迁移

📊 性能对比

0.8ms
单次规划延迟
▼ 62% vs MPC
5k
并行轨迹数
GPU 原生加速
94%
能耗平滑度
优于MPPI 21%

✔ 比传统MPC方法计算效率提升6倍,参数量仅为其1/3。
✔ 在四足机器人上实测,能耗降低18%,机身倾斜角方差减少43%。

🌍
应用场景
  • 🔹 复杂地形勘探 – 乱石堆、陡坡、废墟自适应行走,无需预先建模。
  • 🔹 工业与搜救 – 在湿滑、坍塌环境中保持稳定,支持动态负载。
  • 🔹 机器人竞赛 – 奔跑下实时步态切换,越障更流畅。
  • 🔹 学术研究 – 即插即用的GPU步态规划模块,支持二次开发。
📌 已集成到 ROS 2 / Isaac Sim 生态

🎬 演示视频

📺 Bilibili · 基本行走

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Bilibili 演示视频
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基本行走。

📺 YouTube · 基本行走

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YouTube 演示视频
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基本行走

📺 Bilibili · 稀疏地形鲁棒性

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稀疏地形演示
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在稀疏地形上的鲁棒性行走,基于模型的P-MPC算法,无需训练。

📺 YouTube · 稀疏地形鲁棒性

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稀疏地形演示
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鲁棒的稀疏地形行走演示,基于模型的并行化模型预测控制。

📺 Bilibili · 稀疏楼梯爬行测试

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稀疏楼梯爬行测试
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基于模型预测控制四足机器人运动控制算法的稀疏楼梯爬行测试。

📺 YouTube · 稀疏楼梯爬行测试

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稀疏楼梯爬行测试
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基于模型预测控制的四足机器人稀疏楼梯爬行测试,展现优越的鲁棒性与通过能力。

📌 更多内容

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敬请期待
更多精彩演示视频即将上线,包括复杂地形、高速奔跑、负重测试等场景,持续更新中……
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