56、四足机器人轻量级机械臂设计与类人机器人跳高技能学习

四足机器人轻量级机械臂设计与类人机器人跳高技能学习

在机器人技术的发展中，四足机器人搭载机械臂的设计以及类人机器人的跳高技能学习都是备受关注的领域。下面将分别介绍四足机器人轻量级机械臂的相关设计与控制，以及类人机器人跳高技能的学习方法。

四足机器人轻量级机械臂设计与控制

整体控制框架

在四足机器人的控制中，全身控制器起着关键作用。传统的二次规划（QP）方法在处理任务优先级时，通过设置权重系数来优化不同目标，难以实现任务间的绝对优先级。因此，提出了分层优化的方法，按优先级顺序逐步缩小解空间来解决一系列QP问题。

任务W可定义为对解向量X的一组线性等式或不等式约束：
[
\begin{cases}
A_{eq}X - b_{eq} = \varepsilon \
A_{ieq}X - b_{ieq} \leq v
\end{cases}
]
其中，(\varepsilon)和(v)是要最小化的松弛变量，(A_{eq})、(b_{eq})、(A_{ieq})、(b_{ieq})分别是等式和不等式约束的系数矩阵。

通过按指定优先级顺序求解n个任务，可得到最优解(X^ )。为确保严格的优先级，下一个解(X_{n + 1})必须在零空间(Z_n = N\left([A_{eq1}^T, A_{eq2}^T, \cdots, A_{eqn}^T]^T\right))中对所有更高优先级的任务具有相同的约束，即(X_{n + 1} = X_n^ + Z_nz_{n + 1})，其中(z_{n + 1})是位于(Z_n)行空间的向量。

求解任务W