01
绪论与课程概览
人形机器人发展史 · 动态平衡核心挑战 · 课程目标与学习路径
入门概览
02
运动学基础（一）
刚体运动描述 · 旋转矩阵 · 欧拉角与四元数
旋转矩阵
03
运动学基础（二）
齐次变换矩阵 · 正运动学建模（简化双足模型）
齐次变换正运动学
04
运动学基础（三）
逆运动学求解（解析法/数值法）· 雅可比矩阵
逆运动学雅可比
05
动力学基础（一）
牛顿-欧拉方程 · 拉格朗日力学简介
牛顿-欧拉拉格朗日
06
动力学基础（二）
双足机器人动力学建模 · 倒立摆模型
倒立摆双足
07
动力学基础（三）
线性倒立摆 (LIPM) · 质心动力学
LIPM质心
08
稳定性判据（一）
零力矩点 (ZMP) 原理与计算
ZMP稳定性
09
稳定性判据（二）
ZMP支撑域 · 捕获点 (Capture Point) 理论
捕获点支撑域
10
稳定性判据（三）
庞加莱映射 · 轨道稳定性
庞加莱轨道稳定
11
轨迹规划基础
步态周期 · 双支撑相与单支撑相
步态支撑相
12
轨迹规划（一）
基于ZMP的离线步态规划
ZMP规划离线
13
轨迹规划（二）
质心轨迹生成 · 多项式插值 · 样条曲线
质心轨迹样条
14
轨迹规划（三）
摆动腿轨迹规划 · 足端轨迹
摆动腿足端
15
轨迹规划（四）
上身姿态 · 手臂协调运动规划
上身协调
16
控制理论预备
PID控制 · 状态空间表示
PID状态空间
17
控制策略（一）
基于ZMP的反馈控制 · ZMP补偿器
ZMP补偿反馈
18
控制策略（二）
模型预测控制 (MPC) 在双足步行中的应用
MPC预测控制
19
控制策略（三）
全身控制 (WBC) 框架 · 任务优先级
WBC全身控制
20
控制策略（四）
阻抗控制 · 柔顺控制
阻抗柔顺
22
状态估计（二）
扩展卡尔曼滤波 (EKF) · 无迹卡尔曼滤波 (UKF)
EKFUKF
23
状态估计（三）
基于IMU与关节编码器的姿态估计
IMU编码器
24
状态估计（四）
足底力传感器 · 触觉反馈
力传感器触觉
25
仿真环境搭建
MuJoCo/PyBullet基础 · URDF模型导入
MuJoCoPyBullet
26
仿真实践（一）
在仿真中实现静态站立与抗扰动
静态站立抗扰动
27
仿真实践（二）
在仿真中实现直行步态
直行步态
28
仿真实践（三）
在仿真中实现转向与上下坡
转向斜坡
29
前沿与挑战
动态行走 · 跑步 · 跳跃 · 抗扰动恢复
动态跳跃
30
课程总结与项目实战
搭建一个完整的平衡控制流水线
实战流水线