论文元数据
作者 Charles Khazoom、Seungwoo Hong、Matthew Chignoli、Elijah Stanger-Jones、Sangbae Kim 机构 Massachusetts Institute of Technology 发布日期精度 日 研究方向 人形全身运动跟踪 机器人 MIT Humanoid DOI 10.1109/lra.2024.3455907 arXiv 2407.10789 引用元数据 41 记录状态 included 质量检查 无自动质量红旗 工程资源状态 代码 已核验未发布 权重 已核验未发布 数据 已核验未发布 许可证 未核验 每日候选人工终审 该工作是人形全身 NMPC 的关键工程参照：它不追求每个 QP 子问题的高精度最优，而以 ADMM 的低精度快速解在带关节、自碰撞和接触约束的全身问题中获得足够稳定的闭环。arXiv 原文报告在 MIT Humanoid 真机上，32 个时步、2,004 个变量、3,768 个约束时 NMPC 为 90 Hz；轨迹再以 1 kHz 插值到 20 kHz 电机级 PD。不同离散设置的硬件测试进一步报告 dt=50ms 的最快稳定版本可在 200 Hz 更新下步行至 0.8m/s，而更精确/不同设置可达 1.1m/s 并有更强推恢复和粗糙地形能力；这些频率与速度属于不同配置，不能拼接成同一控制口径。论文还报告首时刻 CBF 自碰撞约束可使自碰撞数最多下降 26 倍。论文给出硬件视频和定量计算表，但没有作者链接的代码、MIT Humanoid 模型/参数、求解器配置、日志、训练数据或许可证。因此收录为有真机量化支撑的 WBC/MPC 工程基线与横评锚点，不作为可直接下载部署的开源控制器。
实机证据： author_quantified_MIT_Humanoid_whole_body_NMPC_hardware_evidence；作者在 MIT Humanoid 上报告 32 时步、2,004 变量、3,768 约束问题的 NMPC 90 Hz；控制轨迹 1 kHz 插值，电机 PD 20 kHz。dt=50ms 配置在 200 Hz 更新下可稳定步行至 0.8m/s；另一硬件配置报告最高 1.1m/s 且更抗推/粗糙地形。首时刻 CBF 约束使自碰撞数量最多降低 26 倍。论文未公开每项速度/扰动的试验次数、成功率分母、原始日志或独立复现，因此只作作者量化实机证据。
硬件/本体： MIT Humanoid (1.04 m, 24 kg)、whole-body NMPC with ADMM and initial-step CBF self-collision constraints
红旗与边界： 90Hz NMPC、1kHz 插值和20kHz PD是不同层级的频率，禁止合并成单一端到端频率；0.8m/s@200Hz 与 1.1m/s 属于不同离散配置/实验条件，不能拼接成同一性能数值；自碰撞最多下降26倍是作者对特定 CBF 比较口径，不能泛化为全身控制普遍安全提升；无公开控制器、模型、参数、硬件接口、日志或许可证，不能标为可复现开源框架；真机仅 MIT Humanoid，未验证对商业人形/不同驱动器或足式本体的迁移
查看资源 · paper · 状态 verified_primary_preprint_and_hardware_claims · 许可证 arXiv.org perpetual non-exclusive license; no controller artifact grantarXiv 记录和 HTML 正文给出架构、速度/频率口径、硬件表格及视频链接；论文可读不等于代码开放。 code · 状态 not_disclosed_no_author_linked_controller_repository_found · 许可证 not disclosed论文和 arXiv HTML 未链接该 NMPC、ADMM/CBF 实现、MIT Humanoid 接口、参数文件或可执行仓库。 weights · 状态 not_applicable_or_not_disclosed · 许可证 not disclosed该工作为优化控制器，不披露学习模型 checkpoint。 data · 状态 not_disclosed_no_hardware_logs_or_benchmark_release · 许可证 not disclosed未发现实验输入、状态/动作日志、碰撞计数原始数据、扰动协议、URDF/惯量参数或视频索引的可下载发布。 原始来源 算力与训练档案 置信 medium · 模型 glm-5.3 · 更新 2026-09-01T05:07:33Z 本体标签: MIT Humanoid
技术标签: 人形全身运动跟踪, 全身控制, 模型预测控制, 人形机器人, 真机全身运动, 自碰撞约束, 推恢复与粗糙地形
训练算力(显卡) 未披露 训练时长 未披露 部署推理硬件 MIT Humanoid 显存/内存/CPU 占用 未披露 运行效率(Hz) 90 Hz
证据原文:
The controller is reliably deployed on hardware at 90 Hz for a problem involving 32 timesteps, 2004 variables, and 3768 constraints. The NMPC delivers sufficiently accurate solutions, enabling the MIT Humanoid to plan complex crossed-leg and arm motions that enhance stability when walking and recovering from significant disturbances.