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MOCC钱包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thinkphp5.0源码差异。

       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linux python源码安装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C QQ协议源码依赖项。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，cms博客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。