基于动力学模型预测控制的Stewart型轮足腿控制方法

汪首坤; 刘大江; 郭非; 岳彬凯; 陈志华; 王军政

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基于动力学模型预测控制的Stewart型轮足腿控制方法

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为了提高轮足机器人Stewart型轮足腿在不同位姿条件下的精度和动态特性,提出将模型预测控制(model predictive control,MPC)应用于轮足腿的位姿跟踪.首先对Stewart平台进行受力分析,利用牛顿-欧拉方程建立动力学模型的状态空间表达式,建立MPC预测模型和优化目标函数;然后通过Adams和Matlab联合仿真对MPC控制器进行参数整定,检验其对未建模摩擦力的鲁棒性;最后通过对比实验验证MPC控制器在负载位姿变化条件下可以获得优于PI控制器的姿态跟踪精度和动态特性.

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来源
《北京理工大学学报》 |2021年第4期|418-424|共7页
作者
汪首坤; 刘大江; 郭非; 岳彬凯; 陈志华; 王军政;
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作者单位

北京理工大学自动化学院;

北京100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化装置与设备;
关键词
轮足机器人; Stewart平台; 动力学模型; 模型预测控制; 联合仿真;

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