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MPC是一种基于数学模型的控制策略，它通过预测系统在未来一段时间内的行为，并求解优化问题来确定当前的控制输入，以实现期望的控制目标。对于非线性系统，MPC可以采用非线性模型进行预测和优化，这种方法被称为非线性模型预测控制（NMPC）。
二、非线性MPC在机器人控制中的应用
- 系统建模：
- 在非线性MPC中，首先需要为机器人系统建立准确的非线性动力学模型。这个模型应包含机器人的运动学、动力学特性以及可能的外部干扰和约束条件。
- 预测与优化：
- 利用非线性模型，MPC在每个控制周期内预测机器人在未来一段时间内的状态轨迹。
- 建立一个优化问题，将控制目标（如最小化跟踪误差、最大化效能等）和约束条件（如输入限制、状态限制等）纳入考虑。
- 通过求解优化问题，得到一组最优的控制输入序列。然而，在实际应用中，通常只实施这个序列中的第一个控制输入，并在下一个控制周期中重复此过程。
- 实时性与计算量：
- 非线性MPC的一个主要挑战是计算量较大。由于非线性模型的复杂性，优化问题的求解可能需要较长的计算时间。
- 因此，在实时性要求较高的应用中，需要采用高效的优化算法和适当的模型简化策略来降低计算负担。
三、非线性MPC的优点
- 处理非线性系统：
- 非线性MPC能够直接处理具有非线性动态特性的机器人系统，无需对模型进行线性化处理，从而提高了预测的精度和控制的准确性。
- 处理约束条件：
- 与传统的控制方法相比，非线性MPC能够更方便地考虑系统的约束条件，如输入限制、状态限制等。这有助于在满足约束条件的同时实现期望的控制目标。
- 灵活性：
- 通过在优化问题中引入不同的目标函数和权重，非线性MPC可以灵活地适应不同的控制目标。这使得它在处理复杂任务和动态环境时具有更高的适应性和鲁棒性。
得到控制器设计
openExample('mpc/ControlOfRobotManipulatorUsingPassivityBasedNonlinearMPCExample')