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针对步行双足机器人实时步态规划问题,提出了一种改进的非线性模型预测控制(NMpC)方法.采用扩展的关节坐标,将单腿支撑相(SSP)和双腿支撑相(DSP)统一表示为一个非线性动力学模型.通过对SSP和DSP的3个阶段设定运动学和动力学虚拟约束,将复杂实时步态规划问题转化为4个以预测时域内控制量二次型为代价函数的NMPC问题.采用直接法将连续优化问题参数化为有限维优化问题,并采用惩罚函数法将状态变量约束转化为代价函数中的惩罚项,从而得到能够用渐进二次规划(SQP)求解的有限维静态优化问题.仿真结果表明,应用该