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Representation-Free Model Predictive Control for Dynamic Motions in Quadrupeds

机译：Quadrupeds动态运动的无代表性模型预测控制

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This article presents a novel representation-free model predictive control (RF-MPC) framework for controlling various dynamic motions of a quadrupedal robot in three-dimensional (3-D) space. Our formulation directly represents the rotational dynamics using the rotation matrix, which liberates us from the issues associated with the use of Euler angles and quaternion as the orientation representations. With a variation-based linearization scheme and a carefully constructed cost function, the MPC control law is transcribed to the standard quadratic program form. The MPC controller can operate at real-time rates of 250 Hz on a quadruped robot. Experimental results including periodic quadrupedal gaits and a controlled backflip validate that our control strategy could stabilize dynamic motions that involve singularity in 3-D maneuvers.
机译：本文提出了一种新颖的无代表性模型预测控制（RF-MPC）框架，用于控制三维（3-D）空间中的四桥机器人的各种动态运动。 我们的配方使用旋转矩阵直接代表旋转动态，从而从与使用欧拉角和四元数作为方向表示相关的问题来解放我们。 利用基于变化的线性化方案和精心构建的成本函数，MPC控制法被转录为标准二次程序形式。 MPC控制器可以在四足机器人上以250 Hz的实时速率运行。 实验结果包括周期性Quadrupeal Gaits和受控的后溢验证，我们的控制策略可以稳定涉及三维机动奇异性的动态运动。

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