角色控制技术

✅ 本章定位：理解如何不依赖参考轨迹，基于简化模型和反馈规则实现稳定的双足行走。

在控制系统中的位置

flowchart LR
    subgraph "中层：策略生成"
        C["Tracking.md<br/>轨迹优化（有参考）"]
        D["Character Control<br/>简化模型控制（无参考）"]
    end

    subgraph "底层：执行控制"
        B[PDControl.md<br/>PD 控制]
    end

    subgraph "仿真"
        A[Simulation/Simulation.md<br/>物理仿真基础]
    end

    E["动捕数据"] -.->|参考 | C
    F["用户指令<br/>速度/方向"] -.->|目标 | D

    C -->|"目标轨迹"| B
    D -->|"目标轨迹/反馈"| B
    B -->|"关节力矩 τ"| A
    A -->|"当前状态"| B

与前面章节的关系

三层控制的关系

轨迹优化 vs 角色控制

为什么需要这一章

问题：如果没有动捕数据，如何让角色走路？

答案：用简化模型抽象出平衡的本质规律，通过反馈控制实现稳定行走。

两种思路对比

轨迹优化的思路：

动捕数据 → 优化修正 → 跟踪轨迹 → PD 执行

• 优点：动作质量高（来自动捕）
• 缺点：依赖数据、无法泛化

角色控制的思路：

用户指令（速度/方向） → 简化模型 → 生成步态 → PD 执行

• 优点：无需参考数据、可实时响应、可泛化到不同速度/方向
• 缺点：动作质量低（像机器人）、只能做简单动作（走路）

简化模型方法

本章内容导航

本章重点问题

1. 什么是 ZMP？如何用 ZMP 判断平衡？

   • ZMP 是地面反作用力的合力作用点
   • 当 ZMP 在支撑多边形内时，角色保持平衡

2. 如何用简化模型规划步态？

   • 倒立摆模型：身体简化为杆，脚简化为小车
   • 控制落脚点使杆不倒

3. SIMBICON 如何实现稳定行走？

   • 基础步态（周期模式）+ 质心反馈
   • 根据质心位置调整落脚点

后续发展

角色控制是无参考轨迹行走控制的入门方法，后续发展：

深入学习：DeepMimic | AMP | SIMBICON