使用 MATLAB/Simulink 完成一个基于**线性二次型调节器（LQR）**的双足机器人最优控制仿真

 目录

一、准备工作

1. 软件环境

2. 知识准备

二、步骤详解

第一步：创建Simulink模型

第二步：构建双足机器人动力学模型

方法一：手动建立状态空间模型（适合教学）

方法二：使用Simscape Multibody（推荐用于真实仿真）

第三步：设计LQR控制器（最优控制核心）

1. 确定性能指标

2. 计算LQR增益矩阵 K

第四步：搭建Simulink控制闭环

第五步：配置仿真参数

第六步：运行仿真并分析结果

三、进阶内容（可选）

✅ 多任务/轨迹优化（MPC扩展）

✅ 非线性最优控制（NMPC）

✅ 实时仿真 + 硬件在环（HIL）

四、完整流程图（文字版）

五、注意事项

六、总结

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手把手教你学Simulink：双足机器人的最优控制策略仿真

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在机器人控制领域，最优控制（Optimal Control）是一种重要的控制策略，它通过优化性能指标（如能量消耗最小、跟踪误差最小化等），设计出满足系统动态约束的控制输入。对于双足机器人这种具有高度非线性、多自由度和复杂动力学特性的系统，使用最优控制可以显著提高其运动稳定性与效率。

本教程将带你从零开始，使用 MATLAB/Simulink 完成一个基于**线性二次型调节器（LQR）**的双足机器人最优控制仿真项目。

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一、准备工作

1. 软件环境

• ✅ MATLAB R2023a 或以上版本
• ✅ Simulink
• ✅ Control System Toolbox
• ✅ Robotics System Toolbox（可