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摘要
为提高存在模型不确定及外界扰动的情况下对四足机器人的控制效果，提出结合扩张状态观测器、二次型优化(Quadratic Programming, QP)及模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的复合控制算法。基于单刚体四足机器人模型，设计基于MPC的控制算法，实现对四足机器人的控制。考虑到模型及参数的不确定性，以及环境中存在的外界扰动，进一步利用变带宽非线性扩张状态观测器对机器人受到的总和扰动进行估计，并利用估计结果，设计基于QP的足端力重分配算法，实现对总和扰动的补偿。通过仿真实验验证了本文所提控制算法的有效性。仿真结果表明，在使用抗干扰复合控制方法之后，机器人在质量发生重大变化和受到外力作用下，依然可以保持良好的控制效果，与传统控制方法相比，机器人的控制精度和抗干扰能力得到了明显提升。
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