在最开始，双足机器人使用的平衡控制策略是“静态步行”。这种策略的特点是：机器人步行的过程中，重心（COG，CenterofGravity）的投影始终位于多边形支撑区域内，这种控制策略的好处在于：机器人可以在行走动作中停止而不摔倒，但代价是行动速度非常迟缓（每一步需要花费10秒甚至更长，因为需要保持重心的投影始终位于支撑区域，否则将不稳定）。
物流分拣机器人应用场景因为静态步行和人类的期望相差甚远，于是人类开发出来了另一种步行平衡策略——“动态步行”。在动态步行中，机器人的行动速度被提升至了每步不超过1秒。但其弊端也是显而易见的，机器人难以在运动的状态下立即停顿，从而使得机器人在状态转换的过程中变得不稳定。为了解决惯性带来的影响，零力矩点（ZMP，zeromomentpoint）被引入到了这一控制策略中。在单脚支撑相中，ZMP=COG。其好处在于，当ZMP严格的存在于机器人的支撑区域中，机器人则绝对不会摔倒。
双足平衡的主流——基于ZMP的动态步行
现在双足平衡的主流是用基于ZMP的动态步行。从上述的基本内容来看，双足机器人的一条腿就可以抽象成控制系统中最基本的“倒立摆”模型。
快递分拣机器人创新设计智能分拣机器人阿里由于复杂地形的双足平衡无法由单一的控制器实现，所以多个控制器的切换策略被用于解决平衡问题。在这一个策略中，机器人的行走被设定为一个周期每一个周期被分成了不同的行走阶段，如下图所示：
直立姿态控制器（UprightPoseController）
这种控制器可以使机器人在倾斜地形中始终保持直立姿势，从而保持整个机体的平衡。对于双足机器人而言，倾斜地形的“全局倾斜角”的测量就显得尤为重要。一般采用的测量方法是在机器人的躯体内部安装一个2轴的加速度计，再加上一个低通滤波器就可以构成一个倾斜计。
对于机器人的俯仰姿态控制，在规定的踝关节轨迹上，直立姿态控制器附加了含有俯仰误差的PI控制器：
分拣机器人简图直立姿态控制器则可由下列等式实现：
分拣机器人的应用场景物流自动分拣机器人设计下图更加直观的反映出了使用控制器之前与之后的俯仰控制平衡性差异：
下图显示了使用控制器之前与之后的侧倾控制平衡性差异：
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