Este documento presenta un esquema completo de planificación y control para lograr equilibrio y caminar en un robot bípedo, que no necesita distinguir los parámetros del modelo dinámico del robot. El planificador de alto nivel utiliza control predictivo de modelo para optimizar tanto la ubicación del punto de apoyo como la duración del paso basado en el modelo del Componente Divergente del Movimiento (DCM) para mejorar la robustez de las marchas generadas. Para el control de bajo nivel, utilizamos programación cuadrática (QP) para optimizar la distribución de la fuerza de contacto bajo las restricciones de contacto para lograr la llave virtual ejercida en la base del robot. Luego, los torques articulares enviados al robot se derivan de tres partes: primero, los torques mapeados desde la fuerza de contacto; segundo, el seguimiento de la pierna en movimiento; y tercero, la estabilización del pie de apoyo. La simulación y experimento en BRUCE, un robot bípedo en miniatura de Westwood Robotics (Los Ángeles, CA, EE. UU.), testifican el rendimiento del esquema de control, incluida la recuperación de empuje, el seguimiento del Centro de Masa (CoM) y el caminar omnidireccional.