W każdym kroku sterowania WBC buduje i rozwiązuje problem optymalizacji, którego zmiennymi decyzyjnymi są zwykle przyspieszenia stawów, siły kontaktu i momenty w stawach. (1) Definiuje się zbiór zadań, każde jako funkcja w przestrzeni operacyjnej (np. pozycja środka masy, orientacja tułowia, pozycja dłoni), wyrażona przez jakobian zadania i pożądane przyspieszenie. (2) Zadaniom nadaje się priorytety lub wagi: w podejściu ścisłej hierarchii zadania niższego rzędu są rozwiązywane w przestrzeni zerowej zadań wyższego rzędu (rzutowanie null-space), a w hierarchicznym QP kolejne QP są rozwiązywane kaskadowo. (3) Ograniczenia obejmują równania dynamiki (M·q̈ + h = Sᵀ·τ + Jcᵀ·f), stożki tarcia i jednostronność kontaktu, oraz limity momentów i pozycji. (4) Solver QP wyznacza optymalne momenty w stawach, które są wysyłane do napędów. Formułowanie zadań w przestrzeni operacyjnej wywodzi się z operational space formulation Khatiba, a rzutowanie null-space zapewnia dynamiczną spójność między priorytetami.
Roboty humanoidalne i kroczące mają dużą liczbę stopni swobody, są redundantne i muszą jednocześnie realizować sprzeczne cele (równowaga, lokomocja, manipulacja) przy zachowaniu kontaktów i ograniczeń fizycznych. Sterowanie poszczególnymi stawami lub kończynami osobno nie gwarantuje spójności całego układu ani stabilności. WBC rozwiązuje problem spójnej, jednoczesnej koordynacji wszystkich DoF z priorytetyzacją zadań i twardymi ograniczeniami.
Zbiór zadań (równowaga, lokomocja, manipulacja, poza) uporządkowanych ściśle hierarchicznie lub ważonych; określa, które cele mają pierwszeństwo w razie konfliktu.
Pełny model dynamiki układu wieloczłonowego (M·q̈ + h = Sᵀ·τ + Jcᵀ·f) używany jako twarde ograniczenie w optymalizacji.
Formalizm Khatiba wyrażający dynamikę i sterowanie w przestrzeni zadania (np. dłoni, środka masy) za pomocą jakobianów zadań i bezwładności operacyjnej.
Oficjalna
Ograniczenia jednostronności kontaktu i stożków tarcia (często linearyzowanych do piramid) zapewniające, że siły reakcji podłoża są wykonalne.
Oficjalna
Solver programowania kwadratowego (lub kaskada QP w hierarchicznym QP) wyznaczający optymalne momenty/siły spełniające zadania i ograniczenia w każdym kroku pętli.
Oficjalna
Mechanizm wykorzystujący redundancję robota: zadania niższego rzędu są rzutowane do przestrzeni zerowej zadań wyższego rzędu, gwarantując ścisłą hierarchię priorytetów.
Oficjalna
Sprzeczne zadania i ograniczenia (kontakt, limity) mogą uczynić QP niewykonalnym, powodując brak rozwiązania w kroku sterowania.
Przy wysokich częstotliwościach sterowania czas rozwiązania QP musi mieścić się w budżecie kroku; przekroczenie destabilizuje robota.
Błędy w modelu masy, inercji, tarcia lub geometrii kontaktu przekładają się na błędy śledzenia i utratę równowagi.
Aktywacja lub dezaktywacja zadań i zmiana kontaktów mogą powodować skokowe zmiany momentów.
Khatib wprowadza sformułowanie w przestrzeni operacyjnej — fundament dla sterowania zadaniowego i późniejszego WBC.
Khatib i współpracownicy formalizują sterowanie całym ciałem dla robotów przypominających człowieka.
Sentis i Khatib przedstawiają syntezę zachowań całego ciała przez hierarchiczne sterowanie prymitywami behawioralnymi.
Escande, Mansard i Wieber pokazują hierarchiczne programowanie kwadratowe do szybkiego, online generowania ruchu humanoidów — kluczowe dla współczesnego, opartego na QP WBC.
Kuindersma i in. opisują opartą na optymalizacji lokomocję, estymację i sterowanie humanoida Atlas — dojrzałe wdrożenie WBC na sprzęcie.
Rozpowszechnienie wyuczonych polityk sterowania całym ciałem oraz łączenie WBC z RL i MPC w komercyjnych humanoidach.
Złożoność czasowa: O(n³) na krok sterowania.
Częstotliwość pętli WBC (typowo setki Hz do 1 kHz); wpływa na stabilność i responsywność.
Liczba i kolejność poziomów priorytetów (ścisła hierarchia vs. wagi w jednym QP).
Wagi w ważonym WBC (soft priorities) determinujące kompromis między zadaniami.
Liczba boków piramidy linearyzującej stożek tarcia; kompromis dokładność–koszt QP.
Regularyzacja zmiennych (np. minimalizacja momentów) zapewniająca dobrze uwarunkowany QP.
WBC działa jako pętla sterowania czasu rzeczywistego na pokładowym CPU; solvery QP są zoptymalizowane pod wektoryzację CPU i niskie opóźnienia.
Sama formuła optymalizacji jest niezależna od sprzętu; wybór solvera i platformy zależy od wymagań czasu rzeczywistego.