模型预测控制四足机器人

### 使用模型预测控制(MPC)实现四足机器人控制

#### 理论基础

模型预测控制是一种先进的过程控制系统，其核心在于利用系统的动态数学模型对未来的行为做出预测，并通过优化算法求解最优输入序列以使系统行为尽可能接近期望轨迹。对于四足机器人而言，MPC可以处理复杂的运动规划问题以及实时调整步态模式来适应不同的地形条件[^1]。

为了有效地应用到多腿步行机械上，通常会建立基于物理特性的动力学方程作为预测模型的基础。这些方程描述了腿部关节角度变化如何影响整个机体的位置和姿态。此外，在设计控制器时还需要考虑接触力约束等因素，确保每一步都能稳定着陆并维持平衡状态[^2]。

#### 实现方法

在具体实施过程中，采用分层架构能够简化复杂度较高的任务分解：

- **高层级**：负责全局路径规划与目标设定；
- **中间层级**：专注于局部避障及速度调节；
- **低层级**：执行具体的脚步位置计算并通过反馈机制修正偏差。

针对每一阶段的任务特点选用合适的建模方式和技术手段是非常重要的。例如，在低层次控制方面，可以通过线性化近似的方法构建简单的单刚体或多连杆机构的动力学表达式；而在高层次则更多依赖于环境感知数据来进行决策制定[^3]。

// C++代码片段展示了一个简易版的MPC框架用于模拟四足机器人的步伐生成器
#include <iostream>
using namespace std;

class QuadrupedRobot {
public:
    void predictTrajectory() const { cout << "Predicting trajectory..." << endl; }
};

int main(){
    QuadrupedRobot robot;
    robot.predictTrajectory();
}