腿足机器人运动控制原理与仿真实践教程 课件 第10章-四足机器人视觉自主运动_第1页
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文档简介

基于MPC的视觉感知的巡线方法摘要本章介绍基于模型预测的腿足机器人运动控制方法，这是一种当前综合控制效果很好的算法，对比上一章节的VM优化方法，MPC方法在复杂地形适应上更有优势。这里介绍的MPC是基于MIT于2018年IROS论文开源的方法，虽然这套方法距今（2023年）已经过去4年了，但仍然算是当前最主流方法，尤其是配合后面章节的WBC算法，是腿足机器人控制领域一颗耀眼的明珠。下面介绍的MPC方法保留原版MIT状态机框架和核心运动控制算法，舍弃掉MIT自己搭建动力学仿真平台、仿真与控制器间共享内存等繁琐的内容，将精力全部放在机器人算法学习上，比起直接学习MIT的论文与阅读代码效率更高，更适合初学者入门。

MPC原理2.1简化机器人动力学建模机器人的动力学模型是十分复杂、非线性的，而模型预测控制由于需要迭代求解最优，所以很耗时，这就是之前为什么MPC方法没有真正应用在腿足机器人运动控制上的原因。我们所说的模型预测控制根据模型是线性或者非线性可以区分为LinearMPC和NolinearMPC，相对于NMPC高维复杂的状态模型来说LMPC当前已经有很好的求解方案，且根据线性系统理论我们可以将LMPC方法转换为QP形式，进而通过qpOASES等开源库求解，这是求解速度最快也是最常用的方式，当然也有直接进行LMPC求解的库。腿足机器人运动控制器需要严格的高频伺服控制周期，而MPC求解速度一般远低于伺服周期，所以如何更快的求解出MPC是一个核心问题。为了加快MPC求解速度，这里介绍的方法采用了如下策略：首先，机器人模型简化为质心集中于躯干，腿部无质量的单刚体模型，便于动力学更新；其次，

将非线性动力学模型进行线性化，构建线性状态表达，从而将问题转换为凸优化形式。以上两个简化可实现MPC求解速度在30ms以内，搭配底层500Hz以上的伺服控制，保障了机器人的稳定运动。

MPC原理MPC原理MPC原理MPC原理MPC原理MPC原理MPC控制器MPC原理四足机器人添加Camera节点四足机器人视觉感知四足机器人视觉感知Camera视野可视化四足机器人视觉感知添加巡线地板自主巡线策略baseline中间左偏右偏其中自转速度设计为PID控制中的P控制，即根据当前相机视野中黑线偏离中心的误差设计自转角速度自主巡线策略baseline四足机器人视觉感知四足机器人视觉感知四足机器人视觉感知C语言常识A.Cpp/A.c中定义的全局变量floatva

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