MPC质心跟随
在人形机器人中，质心（CoM）的跟随控制是保持机器人稳定和协调运动的关键技术之一。模型预测控制（MPC）是一种先进的控制方法，通过解决在线优化问题来控制机器人质心的位置和速度。下面我们详细介绍如何使用MPC实现质心跟随控制。
MPC基本原理
模型预测控制是一种基于模型的控制策略，包含以下几个主要步骤：
- 模型预测：使用系统的动态模型预测未来一段时间内的系统行为。
- 滚动优化：在预测时域内，针对给定的目标，优化控制输入以最小化代价函数。
- 实施控制：只实施第一个时刻的控制输入，然后滚动窗口到下一个时刻，重复上述步骤。
- 人形机器人质心跟随MPC示例
假设我们有一个简单的线性倒立摆模型（LIPM），用于描述人形机器人的质心动态行为。我们将使用MPC控制算法来实现质心跟随。
1. 系统建模
线性倒立摆模型可以表示为：
2. 离散化模型
离散化后的一阶线性系统为：
3. MPC优化问题
MPC优化问题可以表示为：
