【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十三)】运动控制器源码解析---控制和优化思想
本文将深入探讨开源MIT Min Cheetah机械狗设计的源码控制与优化策略,重点关注MPC控制和QP优化。狗免尽管WBC辅助MPC的费源内容在前文已有详述,这里主要聚焦控制理论的码分应用。
控制的源码核心在于通过状态方程描述物体运动规律,如牛顿第二定律,狗免setState源码分析2019将连续问题离散化以适应计算机处理。费源状态空间表达式,码分如[公式],源码揭示了物理定律,狗免如位移与速度的费源关系和电容与电流的关系。控制策略的码分优化在于选择最适合的路径,如LQR关注整个时间的源码同城出行app源码最优,而MPC关注当前时刻对过去的狗免影响。
优化问题涉及代价函数和权重设置。费源LQR的代价函数[公式],权重为[公式],而MPC更复杂,如[公式],可加入不等式约束。MPC通过QP求解器,如Matlab或C++,实现开环优化,允许灵活设置约束条件。
与传统PID控制相比,校园导航app源码现代控制理论如状态空间模型更精确,但在实际应用中,复杂项目如MIT机械狗,可能仍需依赖传统控制如PD,配合现代理论以提升性能。控制算法在无人机、机器人和汽车行业广泛应用,尤其在动力学模型成熟的情况下。
机器学习和强化学习在参数辨识和环境适应方面提供了补充,但强化学习对于规则明确的环境表现较好,未来有望在机器人领域有更多发展。接下来,皮皮字牌源码我们将转向机械狗的仿真实现,以及后续的扩展功能,如路径规划和激光雷达扫描。
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十)运动控制器源码解析---Locomotion程序架构
开源MIT Min cheetah机械狗设计第篇,讲解Locomotion程序架构。
本文集中解析机械狗的运动模式,涵盖种模式,包括被动、关节运动、阻抗控制、站立、平衡站立、iapp设置UI源码奔跑、恢复站立、视觉辅助、后空翻、前空翻。每种模式继承自FSM_State,实现状态转移与控制。
程序核心在于FSM_StatesList中的运动模式调度,runFSM()函数对模式进行管理。
重点介绍奔跑模式,它依赖MPC(ConvexMPCLocomotion)与WBC(WBC_Ctrl)控制器。MPC部分已前文讨论,本篇聚焦于WBC实现。
首先,初始化MPC,作为WBC的一部分。WBC运行于FSM_State_Locomotion的run()函数,通过循环调用控制步骤LocomotionControlStep()。
控制步骤中,MPC预测足端反作用力Fr_des[i],WBC求解关节扭矩、加速度、速度与位置。腿部控制器LegController据此发送关节扭矩、速度与位置。
核心在于运行WBC控制器WBC_Ctrl::run()与计算过程的_WComputeWBC()函数,通过公式进行计算。
欲详细了解WBC控制器设计原理,可参考相关文章。
本篇至此,下篇将深入探讨WBC控制器的程序实现。
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十四)运动控制器源码解析---四足机器人浮动基动力学模型创建
干货MIT Min Cheetah机械狗设计详解(十四):动力学模型创建 对于机器人爱好者和初入机器人领域的专业人士,开源MIT Min Cheetah系列设计无疑是一份宝贵资源。本文将深入探讨RobotRunner核心模块,包括数据更新、步态规划、控制算法和命令发送,尤其是关键的浮动基动力学模型构建。 首先,我们从单刚体动力学模型开始,简化机械狗的复杂动态,计算足底反作用力,但此方法在高速运动时并不适用。为解决高速情况下的适应性,浮动基动力学模型引入,它在单刚体基础上优先满足动态响应,如WBC控制器的需要。模型创建包括:浮动基动力学模型参数设置:定义机械狗整体的配置空间和关节自由度,引入6个表示身体浮动基的自由度。
广义惯量和空间惯量:每个连杆和关节电机的广义惯性张量(包括质量、质心位置和旋转惯量)是动力学计算的基础。
连杆位置向量:这些参数用于后续的运动旋量计算。
浮动基动力学模型:以拉格朗日单腿动力学为基础,考虑机械狗整体的运动状态和力矩映射。
动力学方程的构造:包括动力学方程组、约束方程和构型角度约束,以及外力和转矩的关系。
代码中,通过`forwardKinematics()`函数计算关节和连杆的空间变换,为求解质量矩阵、非惯性力矩阵和接触雅可比矩阵做准备。在冗余自由度的系统中,浮动基动力学模型与WBC结合,最终计算出关节的控制参数。 总结,浮动基动力学模型的创建是实现高精度控制的关键步骤,它为后续的动力学方程求解提供了关键参数。理解这些核心概念,将有助于深入理解四足机器人动态控制的奥秘。2024-11-18 19:34
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