1.MPC（模型预测控制） 原理及理论推导
2.ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
3.mpc-hc和mpc-be的区别
4.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
5.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

MPC（模型预测控制） 原理及理论推导

       MPC（模型预测控制）是码研工程上用于预测并优化系统行为的一种控制策略。其基本思想是码研利用状态转移模型，预测系统在给定控制输入下未来的码研状态，并设计目标函数和约束，码研以求解最优控制输入序列。码研具体流程如下：

       1、码研android 消除游戏源码建立系统的码研运动学模型，准确描述系统状态随控制输入的码研变化关系。

       2、码研模型线性化与离散化，码研便于计算。码研

       3、码研预测模型推导，码研构建未来一段时间内系统状态的码研矩阵。

       4、码研设计目标函数，量化评价未来状态与目标状态的渐进源码共鸣差异。

       5、设置控制约束，确保系统操作在安全范围内。

       6、优化求解，通过计算找到满足目标函数和约束条件的最优控制序列。

       MPC实质上是解决优化问题，通过高阶线性规划方法求解，无需人工计算，只需提供系统模型、约束和目标，即可利用优化求解器得到结果。

       MPC的精髓在于预测性。建立预测模型时，未来状态的时间长度选择需权衡计算复杂度与预测准确性。使用仅第一个控制量是灵敏资金源码为了提高系统对环境变化的响应能力。

       在车辆控制应用中，MPC通过仿真验证模型的有效性，为后续的路径跟踪控制与源码解读打下基础。

       理论推导过程涉及大量矩阵运算，需谨慎处理，欢迎指正并进一步深化对MPC的理解。下一期将深入讨论使用MPC进行路径跟踪控制和源码解析。

ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读

       在ROS Navigation框架下，MPC局部路径规划器（mpc_local_planner）的使用方法和源码流程是机器人技术中的重要组成部分。MPC，即模型预测控制算法，它在处理复杂环境并优化性能方面发挥着关键作用，尽管其计算复杂度较高。以下是mpc_local_planner的详细步骤，以便正确使用此规划器：

       1. 将mpc_local_planner从GitHub或其他源代码库下载并放置在ROS工作空间的src文件夹中。

       2. 配置环境以安装必要的同城任务源码依赖项。如果遇到rosdep问题，可以参考相关博客解决，例如[ROS Noetic版本 rosdep找不到命令 不能使用的解决方法]。

       3. 使用catkin_make编译mpc_local_planner包，并通过提供的示例进行测试，例如阿克曼模型小车的动态演示。

       4. 在move_base的launch文件中，将局部路径规划器设置为mpc_local_planner/MpcLocalPlannerROS。根据机器人的特性调整clearing_rotation_allowed参数。对于阿克曼车型机器人，应禁止原地旋转。

       5. 配置参数文件mpc_local_planner_params.yaml，确保参数与机器人的实际路径相符。

       6. 完成配置后，进行实际的路径规划测试，并根据测试结果调整参数，资金先锋源码以优化路径规划的性能。

       通过以上步骤，可以详细了解如何在ROS中使用MPC局部路径规划器mpc_local_planner。这些指导将帮助您更有效地将此规划器集成到您的机器人项目中。欲了解更多信息，请参考《ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读》。

mpc-hc和mpc-be的区别

       hc就是重编译的原作者版的mpc，补充了些后续的代码并用lavfilter作为核心滤镜的。

       be是基于原版重写源代码的版本。

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、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(二十三)运动控制器源码解析---控制和优化思想

       开源MIT Min Cheetah机械狗设计：控制与优化解析

       在这个开源项目中，MIT Min Cheetah机械狗的控制与优化策略是其亮点，特别是MPC控制与QP优化策略。WBC作为辅助手段，已在前期讨论，本文主要聚焦于这两个核心部分。

       控制问题的核心是通过状态方程，如微分方程，来描述和控制系统的运动，如牛顿第二定律。它不仅体现了物理规律，如位移与速度的关系，而且揭示了如何通过不同的输入策略达到期望状态，这便是优化的起点。

       优化则涉及代价函数的选择和权重设置。LQR关注整个时间的最优性，而MPC关注当前时刻到未来的最优路径。LQR是闭环控制，而MPC是开环的，这使得MPC可以处理不等式约束，适应更复杂的控制环境。

       相较于传统PID控制，现代控制理论如状态空间模型，具有更强的系统理解能力，但复杂项目中，传统控制方法仍占有重要地位。例如在汽车行业，虽然现代控制算法有优势，但安全性和落地性仍是考量的关键。

       控制算法的应用领域主要集中在无人机、机器人和汽车工业，尤其是动力学模型成熟的场景。机器学习和强化学习作为补充，分别在参数辨识和规则环境中的应用有所贡献，但仍有发展空间。

       接下来，我们将深入探讨机械狗的仿真实现，以及可能的扩展功能，如路径规划和激光雷达扫描，以期为设计提供更全面的支持。