腿足機器人運動控制原理與仿真實踐教程 課件 第10章-四足機器人視覺自主運動_第1頁
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文檔簡介

基于MPC的視覺感知的巡線方法摘要本章介紹基于模型預測的腿足機器人運動控制方法，這是一種當前綜合控制效果很好的算法，對比上一章節的VM優化方法，MPC方法在復雜地形適應上更有優勢。這里介紹的MPC是基于MIT于2018年IROS論文開源的方法，雖然這套方法距今（2023年）已經過去4年了，但仍然算是當前最主流方法，尤其是配合后面章節的WBC算法，是腿足機器人控制領域一顆耀眼的明珠。下面介紹的MPC方法保留原版MIT狀態機框架和核心運動控制算法，舍棄掉MIT自己搭建動力學仿真平臺、仿真與控制器間共享內存等繁瑣的內容，將精力全部放在機器人算法學習上，比起直接學習MIT的論文與閱讀代碼效率更高，更適合初學者入門。

MPC原理2.1簡化機器人動力學建模機器人的動力學模型是十分復雜、非線性的，而模型預測控制由于需要迭代求解最優，所以很耗時，這就是之前為什么MPC方法沒有真正應用在腿足機器人運動控制上的原因。我們所說的模型預測控制根據模型是線性或者非線性可以區分為LinearMPC和NolinearMPC，相對于NMPC高維復雜的狀態模型來說LMPC當前已經有很好的求解方案，且根據線性系統理論我們可以將LMPC方法轉換為QP形式，進而通過qpOASES等開源庫求解，這是求解速度最快也是最常用的方式，當然也有直接進行LMPC求解的庫。腿足機器人運動控制器需要嚴格的高頻伺服控制周期，而MPC求解速度一般遠低于伺服周期，所以如何更快的求解出MPC是一個核心問題。為了加快MPC求解速度，這里介紹的方法采用了如下策略：首先，機器人模型簡化為質心集中于軀干，腿部無質量的單剛體模型，便于動力學更新；其次，

將非線性動力學模型進行線性化，構建線性狀態表達，從而將問題轉換為凸優化形式。以上兩個簡化可實現MPC求解速度在30ms以內，搭配底層500Hz以上的伺服控制，保障了機器人的穩定運動。

MPC原理MPC原理MPC原理MPC原理MPC原理MPC原理MPC控制器MPC原理四足機器人添加Camera節點四足機器人視覺感知四足機器人視覺感知Camera視野可視化四足機器人視覺感知添加巡線地板自主巡線策略baseline中間左偏右偏其中自轉速度設計為PID控制中的P控制，即根據當前相機視野中黑線偏離中心的誤差設計自轉角速度自主巡線策略baseline四足機器人視覺感知四足機器人視覺感知四足機器人視覺感知C語言常識A.Cpp/A.c中定義的全局變量floatva

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