人形机器人建模与控制（一） - 基础概念

人形机器人建模与控制（一） - 基础概念和约定

人形机器人，也被称为腿式机器人，相比于轮式机器人在崎岖地形上具有明显的优势。然而，这种机器人的优势也带来了复杂性的显著增加。虽然现在已经对如何使腿式机器人动态地行走和跑步有了深入的理解，但为了使其在能源、速度、反应性、多功能性和鲁棒性等方面达到更高的水平，仍需要进一步的研究和努力。在这篇博客系列中，将探讨如何对人形机器人进行建模，如何进行其稳定性分析，如何产生和控制其动态运动，以及目前提高其性能的最新趋势。其中，防止机器人跌倒是一个主要的挑战。这一挑战的核心问题是腿式机器人完全依赖于其与地面的接触力。在此背景下，腿部运动的时间性显得至关重要，因为当前的控制策略主要集中在通过模型预测控制（MPC）对未来的运动进行持续预测，或更具体地关注其在极限周期内的轨道稳定性。

以后会涉及的方面

• FK/IK 正/逆运动学
• FD/ID 正/逆运动学
• MPC/NMPC 线性/非线性模型预测控制

以后的专栏中可能会涉及的方面

• RL based control 以强化学习为基础的控制
• RT1& RT2 etc.

1. 空间运动的平移与旋转

人形机器人的运动可以被分解为平移（Translation）和旋转（Rotation）。在这一部分，将详细介绍这两种基本运动的表示方法并且说明在以后的博客中使用的变量命名约定。

平移

平移运动的数学描述为：
w v a c = w v a b + w v b c { }^{w} \mathbf{v}_{a c}={ }^{w} \mathbf{v}_{a b}+{ }^{w} \mathbf{v}_{b c}