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Commit 2c12266

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fix: 复合方向7处事实错误修正（R3双盲核查，覆盖20篇）
- UMI_on_Legs: 第一作者He→Ha(Huy Ha)，4处 - 经典人形: Englsberger DCM论文IROS 2011→2013，3处 - 250_力敏感: SoFTA/BFM-Zero第一作者He→Li(Yitang Li)，4处 - 多模态MPC: Sleiman平台Go2+Z1→ANYmal C+DynaArm/时间8ms→20ms - 多模态MPC: UMI on Legs He→Ha, Deep-WBC ETH 2024→CMU CoRL 2022 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
1 parent 4b5341b commit 2c12266

4 files changed

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‎05_运动控制/30_复合/200_UMI_on_Legs精读.md‎

Lines changed: 4 additions & 4 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -89,15 +89,15 @@ UMI 数据流:
8989
└───────────────────────┘
9090
```
9191

92-
UMI-on-Legs (He et al., CoRL 2024) 的贡献是：证明这个接口可以延伸到**移动操作**——把 UMI 数据训练的策略直接部署到四足机器人背上的臂上，由 RL 训练的全身控制器执行末端跟踪。
92+
UMI-on-Legs (Ha et al., CoRL 2024) 的贡献是：证明这个接口可以延伸到**移动操作**——把 UMI 数据训练的策略直接部署到四足机器人背上的臂上，由 RL 训练的全身控制器执行末端跟踪。
9393

9494
```
9595
时间线:
9696
2023.03 ─ Chi et al. ─ Diffusion Policy (Chi et al., RSS 2023)
9797
│
9898
2024.01 ─ Chi et al. ─ UMI: 手持夹爪通用示教接口 (RSS 2024)
9999
│
100-
2024.07 ─ He et al. ─ UMI-on-Legs: 移动底盘上的 UMI (CoRL 2024)
100+
2024.07 ─ Ha et al. ─ UMI-on-Legs: 移动底盘上的 UMI (CoRL 2024)
101101
│
102102
2025 ─ UMI-3D ─ 3D 空间感知扩展
103103
```
@@ -1646,7 +1646,7 @@ UMI-on-Legs 发表于 CoRL 2024，它在移动操作领域的定位可以通过
16461646
| 2022.10 | Deep-WBC (Fu et al.) | 统一策略控制腿+臂 | UMI-on-Legs WBC 的直接前驱 |
16471647
| 2023.03 | Diffusion Policy (Chi et al.) | 条件去噪生成动作 | UMI-on-Legs 操作策略的基础 |
16481648
| 2024.01 | UMI (Chi et al.) | 手持夹爪通用示教 | 数据采集接口来源 |
1649-
| 2024.07 | UMI-on-Legs (He et al.) | 移动底盘上的 UMI | 本章主题 |
1649+
| 2024.07 | UMI-on-Legs (Ha et al.) | 移动底盘上的 UMI | 本章主题 |
16501650
| 2024.10 | MLM (多任务 Loco-Mani) | 多任务全身 RL | 扩展到多任务场景 |
16511651
| 2025 | Visual WBC | 视觉闭环 WBC | 在 WBC 中加入视觉反馈 |
16521652

@@ -1785,7 +1785,7 @@ umi-on-legs/
17851785
| Ho et al., "DDPM" (NeurIPS 2020) | ⭐⭐⭐⭐ | DDPM 数学基础 |
17861786
| Song et al., "DDIM" (ICLR 2021) | ⭐⭐⭐⭐ | DDIM 加速采样 |
17871787
| Chi et al., "UMI" (RSS 2024) | ⭐⭐⭐ | UMI 手持夹爪数据采集 |
1788-
| He et al., "UMI-on-Legs" (CoRL 2024) | ⭐⭐⭐⭐ | 本章主题论文 |
1788+
| Ha et al., "UMI-on-Legs" (CoRL 2024) | ⭐⭐⭐⭐ | 本章主题论文 |
17891789
| Zhou et al., "On the Continuity of Rotation Representations" (CVPR 2019) | ⭐⭐⭐ | 6D 旋转表示 |
17901790

17911791
## 符号表

‎05_运动控制/30_复合/220_经典人形全身控制.md‎

Lines changed: 3 additions & 3 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -520,7 +520,7 @@ CoM 会指数收敛到这个点，因此 $\xi$ 就是 Capture Point。
520520
扰动越大，CoM 速度越大，Capture Point 离当前脚越远。
521521
这给"是否必须迈步"一个直接判据：如果 Capture Point 在脚掌内，不需要迈步（原地调整 ZMP 即可）；如果 Capture Point 在脚掌外，必须迈步才能恢复平衡。
522522

523-
**Capture Point 的来历**：Capture Point 这个术语最早由 Pratt、Carff、Drakunov、Goswami 在 2006 年的论文（"Capture Point: A Step toward Humanoid Push Recovery", Humanoids 2006）提出。他们在 LIPM 上加了一个飞轮体（flywheel）来显式建模角动量，并给出了"机器人该往哪一步踩才能完全停下"的精确解。注意术语谱系：**Capture Point 与 DCM 描述的是同一个量**（$\xi=x+\dot x/\omega_0$），只是 Pratt 一系从"push recovery 该踩哪"的角度命名为 Capture Point，Englsberger 一系（2011, "Three-dimensional bipedal walking control using divergent component of motion", IROS 2011）从"分离发散模态"的角度命名为 DCM 并推广到三维与连续行走。本章按场景区分用词：讲落脚判据时叫 Capture Point，讲连续轨迹规划时叫 DCM。
523+
**Capture Point 的来历**：Capture Point 这个术语最早由 Pratt、Carff、Drakunov、Goswami 在 2006 年的论文（"Capture Point: A Step toward Humanoid Push Recovery", Humanoids 2006）提出。他们在 LIPM 上加了一个飞轮体（flywheel）来显式建模角动量，并给出了"机器人该往哪一步踩才能完全停下"的精确解。注意术语谱系：**Capture Point 与 DCM 描述的是同一个量**（$\xi=x+\dot x/\omega_0$），只是 Pratt 一系从"push recovery 该踩哪"的角度命名为 Capture Point，Englsberger 一系（2013, "Three-dimensional bipedal walking control using divergent component of motion", IROS 2013）从"分离发散模态"的角度命名为 DCM 并推广到三维与连续行走。本章按场景区分用词：讲落脚判据时叫 Capture Point，讲连续轨迹规划时叫 DCM。
524524

525525
### N 步可捕获性：不止"要不要迈步"，还有"几步能停"
526526

@@ -1850,7 +1850,7 @@ $$
18501850
| 论文/资源 | 难度 | 内容 |
18511851
| --- | --- | --- |
18521852
| Kajita et al., "Biped walking pattern generation by using preview control of ZMP", ICRA 2003 | ⭐⭐ | Preview 控制的原始论文 |
1853-
| Englsberger et al., "Three-dimensional bipedal walking control using DCM", IROS 2011 | ⭐⭐⭐ | DCM/Capture Point 的系统化框架 |
1853+
| Englsberger et al., "Three-dimensional bipedal walking control using DCM", IROS 2013 | ⭐⭐⭐ | DCM/Capture Point 的系统化框架 |
18541854
| Koolen et al., "Design of a Momentum-Based Control Framework", IJHR 2016 | ⭐⭐⭐⭐ | IHMC Atlas 动量 WBC 的完整设计 |
18551855
| Caron et al., "Stability of surface contacts for humanoid robots", ICRA 2015 | ⭐⭐⭐⭐ | 多接触稳定性的数学分析 |
18561856
| Romualdi et al., "Benchmarking Whole-Body Controllers on TALOS", Frontiers 2022 | ⭐⭐⭐ | TALOS 上三种 WBC 的系统对比 |
@@ -1878,7 +1878,7 @@ $$
18781878
| 本章术语 | 英文 | 其他常见名称 | 出处 |
18791879
| --- | --- | --- | --- |
18801880
| 质心动量矩阵 | Centroidal Momentum Matrix (CMM) | Composite Rigid Body Algorithm | Orin & Goswami 2008 |
1881-
| 发散运动分量 | Divergent Component of Motion (DCM) | Capture Point (CP) | Englsberger 2011 / Pratt 2006 |
1881+
| 发散运动分量 | Divergent Component of Motion (DCM) | Capture Point (CP) | Englsberger 2013 / Pratt 2006 |
18821882
| 零力矩点 | Zero Moment Point (ZMP) | 动态平衡点 | Vukobratovic 1969 |
18831883
| 虚拟排斥点 | Virtual Repellent Point (VRP) | eCMP (enhanced CMP) | 部分论文 |
18841884
| 分层二次规划 | Hierarchical QP (HQP) | Lexicographic QP / Cascaded QP | Escande 2014 |

‎05_运动控制/30_复合/250_力敏感人形LocoMani.md‎

Lines changed: 4 additions & 4 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -14,9 +14,9 @@
1414
>
1515
> **核心参考文献**
1616
> - Zhang et al., "FALCON: Learning Force-Adaptive Humanoid Loco-Manipulation," L4DC 2026, arXiv:2505.06776
17-
> - He et al., "Hold My Beer (SoFTA): Learning Gentle Humanoid Locomotion and End-Effector Stabilization Control," 2025, arXiv:2505.24198
17+
> - Li et al., "Hold My Beer (SoFTA): Learning Gentle Humanoid Locomotion and End-Effector Stabilization Control," CoRL 2025, arXiv:2505.24198
1818
> - Bao et al., "HOMIE: Humanoid Loco-Manipulation with Isomorphic Exoskeleton Cockpit," RSS 2025, arXiv:2502.13013
19-
> - He et al., "BFM-Zero: A Promptable Behavioral Foundation Model for Humanoid Control Using Unsupervised RL," 2025, arXiv:2511.04131
19+
> - Li et al., "BFM-Zero: A Promptable Behavioral Foundation Model for Humanoid Control Using Unsupervised RL," 2025, arXiv:2511.04131
2020
> - Hogan, "Impedance Control: An Approach to Manipulation," ASME J. Dynamic Systems, 1985
2121
2222
---
@@ -1969,9 +1969,9 @@ def diagnose_dual_policy(upper_actions, lower_actions, rewards_upper,
19691969
| 资料 | 难度 | 内容 |
19701970
| --- | --- | --- |
19711971
| Zhang et al., FALCON (arXiv:2505.06776, L4DC 2026) | ⭐⭐⭐⭐ | 力自适应双策略 loco-manipulation |
1972-
| He et al., SoFTA (arXiv:2505.24198, 2025) | ⭐⭐⭐ | 端杯子不洒——慢快双代理控制 |
1972+
| Li et al., SoFTA (arXiv:2505.24198, 2025) | ⭐⭐⭐ | 端杯子不洒——慢快双代理控制 |
19731973
| Bao et al., HOMIE (arXiv:2502.13013, RSS 2025) | ⭐⭐⭐ | 同构外骨骼遥操作系统 |
1974-
| He et al., BFM-Zero (arXiv:2511.04131, 2025) | ⭐⭐⭐⭐ | 行为基础模型，零样本控制 |
1974+
| Li et al., BFM-Zero (arXiv:2511.04131, 2025) | ⭐⭐⭐⭐ | 行为基础模型，零样本控制 |
19751975
| Hogan, "Impedance Control" (ASME 1985) | ⭐⭐⭐ | 阻抗控制的开创性论文 |
19761976
| Focchi et al., "Robot Impedance Control and Passivity Analysis" (2016) | ⭐⭐⭐⭐ | 无源性证明的现代处理 |
19771977
| Variable Impedance Control Survey (Frontiers 2020) | ⭐⭐⭐ | 变阻抗控制综述 |

‎05_运动控制/30_复合/30_多模态MPC.md‎

Lines changed: 3 additions & 3 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -867,7 +867,7 @@ T_{solve} \propto (N \cdot (n_x + n_u))^{2 \sim 3}
867867
$$
868868

869869
> **陷阱警告** ⚠️
870-
> 论文中声称"实时 MPC"时要仔细看 DOF 数和时域长度。Sleiman 2021 的 "unified MPC" 在 Go2+Z1 上实现 ~8ms，但这是 centroidal dynamics（6维动量而非 full state）+ SQP-RTI（仅1次迭代）的结果。Full dynamics MPC 在同样 DOF 下需要 50ms+。
870+
> 论文中声称"实时 MPC"时要仔细看 DOF 数和时域长度。Sleiman 2021 的 "unified MPC" 在 ANYmal C+DynaArm 上实现 ~20ms，但这是 centroidal dynamics（6维动量而非 full state）+ SQP-RTI（仅1次迭代）的结果。Full dynamics MPC 在同样 DOF 下需要 50ms+。
871871
872872
### 解决方案一：减少时域节点
873873

@@ -1678,8 +1678,8 @@ VLA 能否替代 MPC 用于四足+臂？
16781678
- **可调试**：MPC 层有物理可解释性
16791679

16801680
代表工作：
1681-
- UMI on Legs (He et al. 2024)：Universal Manipulation Interface 部署在四足上，locomotion 用 RL policy，manipulation 用 diffusion policy
1682-
- Deep Whole-Body Control (ETH 2024)：RL locomotion + MPC manipulation
1681+
- UMI on Legs (Ha et al. 2024)：Universal Manipulation Interface 部署在四足上，locomotion 用 RL policy，manipulation 用 diffusion policy
1682+
- Deep Whole-Body Control (CMU, CoRL 2022)：RL locomotion + MPC manipulation
16831683
- RAMBO (2024)：MPC + RL 混合全身控制，根据任务阶段动态切换
16841684

16851685
### 何时 MPC 仍然是最优选择？

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