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正在最起头，双足机器人利用的均衡控制策略是“静态步行”。这类战略的特色是：机器人步行的进程中，重心（COG，CenterofGravity）的投影一直位于多边形支持区域内，这类控制策略的益处在于：机器人可以正在行走举措中终止而没有跌倒，但价值是行为速率十分缓慢（每一步须要破费10秒以至更长，由于须要连结重心的投影一直位于支持区域，不然将没有不变）。

由于静态步行跟人类的期冀相差甚远，因而人类开辟出来了另一种步行均衡战略——“静态步行”。正在静态步行中，机器人的行为速率被晋升至了每步没有跨越1秒。但其弊病也是显而易见的，机器人难以正在运动的形态下立刻停留，从而使得机器人正在形态转换的进程中变得没有不变。为了办理惯性带来的影响，整力矩面（ZMP，zeromomentpoint）被引入到了那一控制策略中。正在单脚支持相中，ZMP=COG。其益处在于，当ZMP严厉的存在于机器人的支持区域中，机器人则相对不会跌倒。

双足均衡的主流——基于ZMP的静态步行

此刻双足均衡的主流是用基于ZMP的静态步行。从上述的根本内容来看，双足机器人的一条腿便可以笼统成控制系统中最根本的“倒立摆”模子。

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因为庞大地形的双足均衡没法由单一的控制器实现，以是多个控制器的切换战略被用于办理均衡问题。正在那一个战略中，机器人的行走被设定为一个周期每一个周期被分红了分歧的行走阶段，以下图所示：

竖立姿态控制器（UprightPoseController）

这类控制器可以使机器人正在倾斜地形中始终保持竖立姿式，从而连结全部机体的均衡。关于双足机器人而言，倾斜地形的“全局倾斜角”的丈量便显得尤为重要。普通采取的测量方法是正在机器人的躯体外部装置一个2轴的加速度计，再加上一个低通滤波器便可以组成一个倾斜计。

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关于机器人的俯仰姿态控制，正在划定的踝关节轨迹上，竖立姿态控制器附加了含有俯仰偏差的PI控制器：

竖立姿态控制器则可由下列等式实现：

下图加倍直观的反应出了利用控制器之前与之后的俯仰节制平衡性差别：

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下图显现了利用控制器之前与之后的侧倾节制平衡性差别：

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