简介

传统控制优势

控制机理明晰
调整参数后重新实现控制算法的时间短
略去了训练过程，算力需求低

人形机器人控制框架

在控制人形机器人时，我们可以将机器人的控制，由外环向内环，可以分为如下几个模块。

外部接触控制

支撑腿：模型预测控制MPC
摆动腿：固定参考轨迹

内部多关节协同

全身动力学(WBC)

关节跟踪与感知

运动学、动力学解算(使用pinocchio库)
全身状态观测器
PVT关节指令跟踪

注：PVT运动说明

（1）PVT运动：在一段时间内驱动电机运动设置的距离，带速度规划，可以指定结束速度，小段内速度会自动根据前面的速度与结束速度来自动规划，尽可能连续。一般是PC每个周期计算好对应的坐标，然后传给控制器。

（2）PVT算法：在用户定义的“位置/速度/时间”点之间，PVT算法计算出合适的Jerk参数（加加速度，非恒定加速度）。这个算法保证轨迹计算符合每个已知点的位置、速度和时间。

（3）PVT模式算法适用的场景：PVT算法对于平滑轨迹和轨迹跟踪非常有效。位置轨迹点可以间隔很近，也可以间隔很大

MPC+WBC

目前常见算法为 MPC + WBC

MPC全称是model predictive control，WBC全称是whole body control

其中MPC用于增强全局性与长期规划能力，提升动态稳定性，提高复杂地形的适应性

WBC协调机器人多自由度的全身运动，实现在多任务和复杂约束条件下完成控制