ros2_mpc

在 ROS2 MoveIt2 中集成模型预测控制（MPC）是一个典型的进阶应用，它通常用于轨迹跟踪（Trajectory Tracking），以获得比标准 PID 控制器更好的动态性能和鲁棒性。

首先，需要明确一个核心概念：MoveIt2 本身不直接提供 MPC 功能。MoveIt2 的核心是运动规划（Motion Planning），它负责计算从起点到终点的理想轨迹（例如，一条平滑的笛卡尔路径）。而模型预测控制（MPC）是一种反馈控制算法，它负责执行这条轨迹，通过不断地根据机器人的当前状态（位置、速度）与目标轨迹的偏差来计算控制指令，驱动机器人的关节或末端执行器。

因此，将 MPC 与 MoveIt2 结合的标准流程是：

1. MoveIt2：在任务空间（Cartesian Space）或关节空间（Joint Space）中规划一条理想的轨迹。
2. ROS2 Control：作为连接上层规划（MoveIt2）和下层硬件（机器人驱动）的中间件。
3. MPC Controller：一个实现了 MPC 算法的 ros2_control 控制器插件。它订阅 MoveIt2 发布的轨迹，并通过 MPC 算法计算出最优的控制量，发送给机器人硬件接口。

下面我将为你提供两种主流的实现方式：使用现有的 MPC 控制器和自定义 MPC 控制器。

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方案一：使用现有的 MPC 控制器（推荐初学者）

ROS 社区已经有一些现成的 MPC 控制器包，你可以直接安装和使用。

1. mpc_local_planner

这是一个非常成熟和流行的包，主要用于移动机器人（如 differential drive 或 ackermann 转向的机器人）的局部路径规划和跟踪。虽然它的名字是 "planner"，但它也包含了强大的 MPC 轨迹跟踪功能。

适用场景：移动机器人（Mobile Manipulator 的底盘部分）。

安装步骤 (以 Humble 为例):

bash

# 确保你已经安装了 ROS2 和相关依赖
sudo apt update
sudo apt install ros-