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1.【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十一)】运动控制器源码解析---刚体动力学建模
2.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
3.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
4.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十四)运动控制器源码解析---四足机器人浮动基动力学模型创建

【干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十一)】运动控制器源码解析---刚体动力学建模

       本篇内容深入探讨了开源MIT Min cheetah机械狗设计系列文章中的狗源刚体动力学模型。刚体动力学模型是码下码机械狗设计的核心，是狗源麻省理工团队独立开发的动力学算法的重要基础。动力学算法的码下码理论依据参考了Roy Featherstone的文章《Rigid Body Dynamics Algorithms》，该文章提出了一种新的狗源六维运动空间和力空间，概念类似于运动旋量和力旋量。码下码微信公众号管理 源码

       商业动力学运算库如CoppeliaSim的狗源Bullet 2.和单独的动力学求解库pinocchio、frost、码下码drake等在机械狗设计中得到了广泛应用。狗源机械狗设计所用的码下码动力学算法设计思想包含牛顿欧拉方程、坐标系选取问题、狗源六维运动空间等核心概念。码下码牛顿欧拉方程是狗源力学基础，描述了力与加速度和扭矩之间的码下码关系，包括了定点和定轴转动的狗源公式。坐标系的ardupilot 源码下载选择对动力学和运动学分析至关重要，不同坐标系的设计使计算变得更加高效。Pl¨ucker坐标系的引入实现了平动和转动的统一表示，简化了动力学方程，方便了后续程序的编写。

       在六维运动空间中，刚体的速度和空间力被统一表示，使得动力学分析更加简洁。动力学模型编程中，动力学公式和运动学树的概念被整合进代码中，以方便处理和编程。文章最后指出，动力学知识的探讨还将继续，后续计划将增加视觉感知、激光雷达扫描等机械狗的智能功能，以提升其性能。cmake源码 windows

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arma tactics 源码选择和权重设置。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。

       控制算法的水印相机 源码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。

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(十四)运动控制器源码解析---四足机器人浮动基动力学模型创建

       干货MIT Min Cheetah机械狗设计详解（十四）：动力学模型创建

       对于机器人爱好者和初入机器人领域的专业人士，开源MIT Min Cheetah系列设计无疑是一份宝贵资源。本文将深入探讨RobotRunner核心模块，包括数据更新、步态规划、控制算法和命令发送，尤其是关键的浮动基动力学模型构建。

       首先，我们从单刚体动力学模型开始，简化机械狗的复杂动态，计算足底反作用力，但此方法在高速运动时并不适用。为解决高速情况下的适应性，浮动基动力学模型引入，它在单刚体基础上优先满足动态响应，如WBC控制器的需要。模型创建包括：

       浮动基动力学模型参数设置：定义机械狗整体的配置空间和关节自由度，引入6个表示身体浮动基的自由度。

       广义惯量和空间惯量：每个连杆和关节电机的广义惯性张量（包括质量、质心位置和旋转惯量）是动力学计算的基础。

       连杆位置向量：这些参数用于后续的运动旋量计算。

       浮动基动力学模型：以拉格朗日单腿动力学为基础，考虑机械狗整体的运动状态和力矩映射。

       动力学方程的构造：包括动力学方程组、约束方程和构型角度约束，以及外力和转矩的关系。

       代码中，通过`forwardKinematics()`函数计算关节和连杆的空间变换，为求解质量矩阵、非惯性力矩阵和接触雅可比矩阵做准备。在冗余自由度的系统中，浮动基动力学模型与WBC结合，最终计算出关节的控制参数。

       总结，浮动基动力学模型的创建是实现高精度控制的关键步骤，它为后续的动力学方程求解提供了关键参数。理解这些核心概念，将有助于深入理解四足机器人动态控制的奥秘。