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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.
Stewart Type Wheel-Foot Leg Control Method Based on Dynamics and Model Predictive Control

汪首坤、刘大江、郭非、岳彬凯、陈志华、王军政

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北京理工大学 自动化学院,北京 100081

轮足机器人 Stewart平台 动力学模型 模型预测控制 联合仿真

国家自然科学基金

61773060

2021

10.15918/j.tbit1001-0645.2020.036

北京理工大学学报
北京理工大学

北京理工大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.609
ISSN：1001-0645
年,卷(期)：2021.41(4)
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