近日，控制器研究室在足式机器人运动控制方面取得重要进展，提出一套基于斯坦因变分梯度下降（SVGD）算法的多线程并行模型预测控制求解框架，实现了对高维非凸优化问题的毫秒级实时求解，该成果可实现机器人对地形突变、多肢体协同等动态场景的快速响应。

当前，足式机器人高维运动规划与实时控制在稳定性、计算效率与能耗优化等方面仍面临诸多挑战，尤其是足式机器人复杂场景的运动控制因涉及更高维变量及非凸动力学约束，单纯依靠主流控制算法易陷入局部最优且计算复杂度呈指数级增长，导致求解延迟高、硬件资源占用大，严重制约实时响应。

针对这一难题，研究基于多核CPU平台，提出一种面向足式机器人运动控制的SVGD并行求解器。结合多核CPU的并行计算特性与SVGD的粒子群分布式优化能力，可显著降低高维非凸问题的求解耗时，同时利用自适应粒子稀疏化策略减少内存占用，为足式机器人实现高频率的实时运动控制提供了创新技术路径。该研究将为足式机器人在野外勘探等复杂场景下的敏捷运动提供可落地的国产化解决方案。