第三卷:《人形机器人的控制与运动规划》

第1 篇 控制基础与动力学建模

第1 章 控制系统基础与人形机器人特点

1.1 控制系统基本概念

1.1.1 开环与闭环控制

1.1.2 反馈控制与前馈控制

1.1.3 稳定性、鲁棒性与实时性

1.2 人形机器人控制的特殊挑战

1.2.1 高自由度与耦合性

1.2.2 非线性系统特征

1.2.3 与环境接触导致的复杂性

1.3 人形机器人控制栈总览

1.3.1 关节级控制

1.3.2 全身控制(Whole-Body Control)

1.3.3 运动规划与任务调度

第2 章 运动学建模(Kinematics )

2.1 坐标系与姿态表示

2.1.1 DH模型、MDH 模型

2.1.2 欧拉角、四元数

2.1.3 旋转矩阵与齐次变换

2.2 正运动学

2.2.1 链式结构与前向求解

2.2.2 多臂、多腿系统的正运动学

2.2.3 模型验证与数值稳定性

2.3 逆运动学

2.3.1 几何法、解析法

2.3.2 数值法(Jacobian 逆/伪逆)

2.3.3 冗余求解与奇异性处理

第3 章 动力学建模(Dynamics )

3.1 机器人动力学基础

3.1.1 牛顿-欧拉法

3.1.2 拉格朗日动力学

3.1.3 质量矩阵、科氏力、重力项

3.2 人形机器人多体系统建模

3.2.1 多刚体系统建模原则

3.2.2 铰链、球铰、约束

3.2.3 复杂链动力学

3.3 接触动力学与摩擦模型

3.3.1 地面接触理论

3.3.2 摩擦锥约束

3.3.3 接触稳定性判据

第2 篇 关节控制与实时控制系统

第4 章 关节级控制(Low-Level Control )

4.1 关节控制框架

4.1.1 力矩控制

4.1.2 位置控制

4.1.3 阻抗控制

4.2 电机驱动与编码器反馈

4.2.1 电流环与速度环

4.2.2 力矩传感器与柔性关节

4.2.3 延迟与噪声处理

4.3 关节控制的调参与稳定性

4.3.1 PID 调参

4.3.2 模型补偿

4.3.3 共振抑制与抗干扰

第5 章 实时系统与控制软件架构

5.1 控制周期与实时要求

5.1.1 千赫兹控制循环

5.1.2 性能瓶颈分析

5.1.3 控制延迟与抖动

5.2 控制框架与中间件

5.2.1 ROS 2 实时扩展

5.2.2 EtherCAT 实时网络

5.2.3 多线程与任务调度

5.3 控制系统安全机制

5.3.1 扭矩保护

5.3.2 电机过载保护

5.3.3 急停系统

第3 篇 平衡控制与行走基础

第6 章 稳态平衡与动态稳定理论

6.1 ZMP(Zero Moment Point)理论

6.1.1 ZMP 基本概念

6.1.2 稳定边界与支撑多边形

6.1.3 ZMP 控制在行走中的应用

6.2 质心(CoM)控制

6.2.1 质心轨迹规划

6.2.2 倾倒判据

6.2.3 质心反馈控制

6.3 倾斜/滑倒条件与恢复策略

6.3.1 接触失效检测

6.3.2 平衡恢复动作

6.3.3 动态补偿策略

第7 章 行走模型与步态生成

7.1 线性倒立摆模型(LIPM)

7.1.1 LIPM 推导

7.1.2 基于ZMP判据的步态生成与稳定性分析

7.1.3 步幅、步频与相位

7.2 步态周期与状态机设计

7.2.1 单脚支撑

7.2.2 双支撑

7.2.3 步态切换与多模式(行走/慢跑/爬坡)

7.2.4 步态周期参数标定与优化

7.3 行走脚步规划

7.3.1 脚步位置预测

7.3.2 足端轨迹生成方法(多项式/贝塞尔曲线)

7.3.3 适应复杂地形(平地/台阶/崎岖地形)

7.4 典型步态生成算法与仿真验证

7.4.1 步态生成算法流程

7.4.2 仿真平台搭建与参数设置

7.4.3 步态性能评估指标

第4 篇 全身控制(Whole-Body Control )

第8 章 优化控制基础

8.1 二次规划(QP)基础

8.1.1 QP 问题形式

8.1.2 约束条件

8.1.3 求解器选择与实时性

8.2 非线性优化(NLP)简介

8.2.1 NLP 模型

8.2.2 局部最优与全局最优

8.2.3 简化策略

8.3 约束控制方法

8.3.1 接触约束

8.3.2 静态/动态平衡约束

8.3.3 任务优先级约束

第9 章 全身控制(WBC )框架设计

9.1 任务优先级框架

9.1.1 主任务与次任务

9.1.2 冗余度管理

9.1.3 力控制与运动控制融合

9.2 接触力优化

9.2.1 最优接触力分配

9.2.2 摩擦锥约束

9.2.3 地面反作用力(GRF)控制

9.3 上肢、下肢与躯干的协同控制

9.3.1 全身协调

9.3.2 避障与自碰撞约束

9.3.3 场景任务驱动的控制

第10 章 人形机器人轨迹规划

10.1 多项式轨迹

10.1.1 三次样条

10.1.2 五次多项式

10.1.3 时间参数化

10.1.4 多项式轨迹的优缺点与选型

10.2 足端与上肢轨迹规划

10.2.1 摆动足轨迹

10.2.2 抓取轨迹

10.2.3 障碍避让

10.2.3.1 基于人工势场法的局部避让

10.2.3.2 基于采样法的全局避让(RRT*/PRM)

10.3 全身轨迹优化

10.3.1 非线性优化模型

10.3.2 带约束的轨迹规划

10.3.3 数值优化稳定性

10.3.4 常用优化算法的稳定性对比(SQP/IPOPT/ADMM)

第11 章 模型预测控制(MPC )

11.1 MPC 基本原理

11.1.1 滚动优化

11.1.2 预测模型建立

11.1.3 约束建模

11.2 行走中的 MPC 应用

11.2.1 CoM + ZMP MPC

11.2.2 扰动作用下的稳定行走

11.2.3 复杂地形的 MPC 步态规划

11.3 动态动作的 MPC 控制

11.3.1 奔跑

11.3.2 跳跃

11.3.3 障碍运动

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