MPGS: 模型预测步态评分

充分利用 GPU 并行架构，在 1 毫秒内模拟 5000+ 条未来运动轨迹。从蒙特卡洛视角预演步态，覆盖复杂地形的不确定性。

平稳性 & 效率联合评分函数，实时筛选 pareto 最优步态。不依赖人工规则，完全由数据驱动选出最流畅、最节能的落脚点序列。

在乱石、斜坡、雪地等非结构化环境中，动态重规划步态。本体感知与轨迹评分闭环，机器人摔倒率降低 76% （20次试验）。

• 🔹 复杂地形勘探 – 乱石堆、陡坡、废墟自适应行走，无需预先建模。
• 🔹 工业与搜救 – 在湿滑、坍塌环境中保持稳定，支持动态负载。
• 🔹 敏捷机器人竞赛 – 高速奔跑下实时步态切换，越障更流畅。
• 🔹 学术研究 – 即插即用的GPU步态规划模块，支持二次开发。