Robot_机器人步态训练相关的论文推荐

关于"人形机器人步态训练"（Humanoid Robot Gait Training / Gait Learning / Gait Planning）的高质量研究论文，近年来在机器人学、控制理论、人工智能与康复工程等交叉领域持续涌现。以下列出截至2025年具有代表性的高质量期刊/会议论文（主要来自 IEEE Transactions on Robotics, Science Robotics, ICRA, IROS, RSS 等顶刊/顶会），涵盖步态生成、稳定性控制、模仿学习、强化学习、多接触规划、康复应用等多个方向：

一、经典与奠基性工作

• Kajita et al., "The 3D Linear Inverted Pendulum Mode: A Simple Modeling for a Biped Walking Pattern Generation"

  • 会议: IROS 2001
  • 贡献：提出3D-LIPM模型，成为后续多数人形机器人步态规划的基础。
  • 引用 >5000，是步态控制领域的里程碑。

• Hyon et al., "Full-body Motion of a Humanoid Robot Using a Unified Control Framework Based on Operational Space Formulation"

  • 期刊: Advanced Robotics, 2007
  • 亮点：将全身运动统一到任务空间控制框架，支持动态步态。

二、基于优化与模型预测控制（MPC）的步态规划

• Wieber, "Trajectory Free Linear Model Predictive Control for Stable Walking in the Presence of Strong Perturbations"

  • 会议: HUMANOIDS 2006
  • 意义：首次将MPC用于实时步态稳定控制，无需预设轨迹。

• Caron et al., "Stability of Surface Contacts for Humanoid Robots: Closed-Form Formulae of the Contact Wrench Cone for Rectangular Support Areas"

  • 会议: ICRA 2015
  • 贡献：严格定义多点接触下的平衡条件，支撑复杂地形步态。

• Dai et al., "Whole-Body Motion Planning with Centroidal Dynamics and Full Kinematics"

  • 会议: HUMANOIDS 2014
  • 方法：联合质心动力学与完整运动学约束进行步态优化。

三、基于学习的步态生成（模仿学习 & 强化学习）

• Peng et al., "DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills"

  • 期刊: ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH), 2018
  • 影响：虽面向虚拟角色，但启发了大量机器人模仿学习工作。

• Yu et al., "Learning Agile Robotic Locomotion Skills by Imitating Animals"

  • 期刊: Science Robotics, 2022
  • 亮点：通过动物运动数据训练四足/双足机器人，展示跨形态迁移能力。

• Siekmann et al., "Sim-to-Real Learning of All-Terrain Bipedal Locomotion"

  • 会议: RSS 2022
  • 成果：使用强化学习训练人形机器人在真实复杂地形行走（如波士顿动力Atlas风格）。

• Miki et al., "Learning Robust Bipedal Locomotion with Quadrupedal Inspiration via Hierarchical RL"

  • 会议: ICRA 2023
  • 创新：借鉴四足稳定性策略提升双足鲁棒性。

四、在线自适应与多接触步态规划（2024--2025 最新进展）

• 【重点推荐】Xie et al., "Online Multi-Contact Receding Horizon Planning via Value Function Approximation"

  • 期刊: IEEE Transactions on Robotics (TRO), 2024
  • 链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/10506550
  • 贡献：
    • 提出局部引导滚动时域规划（LG-RHP）
    • 使用神经网络预言机预测局部目标
    • 实现在线多接触步态规划，适用于斜坡、台阶等复杂地形
    • 实验验证：真机+仿真，支持大倾角（17°--25°）稳定行走

• Liu et al., "Adaptive Gait Generation for Humanoid Robots via Terrain-Aware Imitation Learning"

  • 会议: ICRA 2024
  • 方法：融合地形感知与人类步态视频，生成适应性步态。

五、人形机器人在康复训练中的应用（交叉领域）

• Zhang et al., "A Novel Lower-Limb Rehabilitation Gait Robot: Design and Preliminary Validation"

  • 来源：你提供的中文论文（虽非国际顶刊，但反映国内工程实践）
    补充国际文献：

• Díaz et al., "Humanoid Robots for Gait Rehabilitation: A Review of Clinical Applications and Technical Challenges"

  • 期刊: Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 2023
  • 综述：系统分析人形机器人在卒中、脊髓损伤康复中的潜力与瓶颈。

• Kong et al., "Patient-Cooperative Control of a Humanoid Robot for Gait Training Using EMG and Force Feedback"

  • 期刊: IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2022
  • 特色：结合肌电信号实现"主动-辅助"康复训练。

六、开源项目与数据集（便于复现）

项目	描述
PyBullet Humanoid Environments	OpenAI Gym 风格的人形机器人RL环境
MuJoCo Humanoid	广泛用于强化学习基准测试
HRP-2 / Atlas / Talos 公开数据集	包含真实步态轨迹（部分来自AIST, LAAS-CNRS）
AMASS	人类动作捕捉数据库，可用于模仿学习

七、检索建议

若需查找最新论文，推荐在以下平台搜索关键词组合：

关键词组合：

     "humanoid robot" AND ("gait planning" OR "walking control" OR "locomotion learning")

     "bipedal locomotion" AND ("reinforcement learning" OR "MPC" OR "imitation learning")

数据库：

     IEEE Xplore（ieeexplore.ieee.org）

     arXiv（arxiv.org，搜索 cs.RO 类别）

     Google Scholar（设置"Since 2020"筛选）

总结

当前人形机器人步态训练的研究已从基于模型的控制走向数据驱动 + 模型融合的新范式。2024--2025年的前沿工作（如TRO那篇）强调在线适应性、多接触处理、计算效率，而康复应用则更关注人机协同、安全性与临床有效性。