基于模型的并联机器人预测控制技术
📚 共计 30 章节
01
并联机器人概述
什么是并联机器人 · 串联与并联对比 · 典型应用场景（分拣、装配、医疗） · 课程框架
入门
概览
02
运动学基础（一）
空间刚体运动描述 · 旋转矩阵与齐次变换 · 欧拉角与四元数
数学
刚体
03
运动学基础（二）
Grübler-Kutzbach自由度 · Stewart/Delta/Hexapod构型分析
机构
自由度
04
位置运动学（一）
Delta正解与逆解 · 闭环矢量法 · 解析解与数值解
Delta
解析
05
位置运动学（二）
Stewart正解与逆解 · Newton-Raphson求解 · 多解处理
Stewart
数值
06
速度与加速度运动学
Jacobian矩阵 · 奇异性分析（边界/构型/驱动） · Hessian与加速度
奇异
Jacobian
07
动力学建模（一）
Newton-Euler法 · 约束力分析与消除
Newton-Euler
约束
08
动力学建模（二）
Lagrange法 · 虚功原理 · 模型简化与辨识
Lagrange
辨识
09
动力学参数辨识
激励轨迹设计 · 最小二乘估计 · 实验验证与误差分析
参数
实验
10
轨迹规划
关节/操作空间 · 梯形/S形速度 · B样条 · 时间最优
轨迹
插值
11
控制理论基础回顾
PID · 前馈控制 · 状态空间 · Lyapunov稳定性
基础
PID
12
模型预测控制（MPC）原理
MPC基本思想 · 滚动时域 · 预测模型 · 约束处理
MPC
原理
13
线性MPC
线性化模型预测 · QP求解（OSQP/qpOASES） · 代码框架
线性
QP
14
非线性MPC（NMPC）
NMPC · 实时迭代RTI · ACADO/CasADi工具链
NMPC
RTI
15
基于模型的并联机器人MPC（一）
整体架构 · 预测模型（全阶/降阶） · 约束建模
架构
约束
16
基于模型的并联机器人MPC（二）
目标函数设计 · 跟踪精度/能耗/平滑性 · 权重调参
调参
优化
17
实时求解器集成
CVXGEN · FORCES Pro · 代码生成 · 计算效率优化
嵌入式
实时
18
状态估计与观测器
EKF/UKF · 无传感器控制 · 扰动观测器
Kalman
观测
19
硬件在环（HIL）仿真
Simulink Real-Time · ROS2 · EtherCAT/CAN · 延迟补偿
HIL
实时
20
实验平台搭建
传感器选型 · 执行器选型 · 数据采集系统
硬件
实验
21
Delta机器人MPC实战（一）
Delta运动学/动力学建模 · MPC控制器设计
Delta
实战
22
Delta机器人MPC实战（二）
Simulink仿真 · PID vs MPC · 鲁棒性测试
对比
鲁棒
23
Stewart平台MPC实战
六自由度MPC · 高精度跟踪 · 振动抑制
Stewart
抑振
24
力控制与阻抗控制
力/位混合 · 阻抗控制 · 基于MPC的力控制
力控
阻抗
25
容错控制
执行器故障检测与隔离 · 重构控制 · MPC容错
容错
故障
26
先进MPC变体
鲁棒MPC · 随机MPC · 分布式MPC协同
鲁棒
分布式
27
机器学习增强MPC
高斯过程回归 · 神经网络动力学 · 数据驱动MPC
ML
数据驱动
28
性能评估与调优
评价指标 · 参数敏感性分析 · 自动化调参
调优
指标
29
工程化与部署
C++代码生成 · STM32/FPGA移植 · 实时OS配置
部署
嵌入式
30
前沿趋势与展望
数字孪生 · 边缘计算MPC · 具身智能 · 课程总结
前沿
总结