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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