波士顿动力机器人中的模型预测控制以及哪些工业应用对于 Spot 和 Atlas 特别有效？

🔍🧠 模型预测控制 (MPC) 在波士顿动力的机器人上到底如何工作？

现代汽车和波士顿动力公司合作开发先进的模型预测控制（MPC）算法。此次合作旨在利用波士顿动力机器人的功能，例如： B. Atlas，能够更有效地预测和调整他们的动作。 MPC 是一种控制策略，它使用系统模型来预测未来结果并相应地优化控制操作。这种方法使机器人能够通过预测其行为如何影响环境并实时适应来以更高的精度和适应性执行复杂的任务。

将 MPC 集成到波士顿动力公司的机器人中是利用先进人工智能和机器学习技术的更广泛努力的一部分。这些改进旨在提高机器人导航复杂环境、执行动态任务以及与人类更自然互动的能力。现代汽车参与这一计划反映了其利用机器人和人工智能推动各种工业应用创新的战略重点。

模型预测控制本身并不是人工智能（AI）的一种形式，而是一种先进的控制方法，它使用数学模型来预测未来的系统状态并计算最优控制措施。然而，MPC 可以与 AI 技术相结合来提高其性能。例如，机器学习可用于改进 MPC 中使用的模型或开发自适应控制策略。

在实践中，这意味着通过使用机器学习等人工智能技术，MPC能够适应不断变化的条件，提高控制效率和准确性。这种组合通常被认为是 MPC 的扩展或演变，就像 MPC 2.0 一样，它明确集成了机器学习，以不断从数据中学习并优化控制。

🤖🔧 波士顿动力机器人中的模型预测控制

模型预测控制是一种先进的控制策略，可显着提高波士顿动力公司（包括 Atlas 和 Spot）等机器人的能力。机器人的动态模型用于预测未来状态并在定义的时间范围内优化控制动作。这种方法使机器人能够更精确、适应性更强地执行复杂的任务。

🔍🛠️ MPC 的工作原理

1. 预测与优化

MPC 使用机器人的动态模型来模拟预测范围内可能的未来状态。然后优化控制动作以最小化成本函数，其通常包括诸如最小化与期望轨迹的偏差或避开障碍物等目标。

2. 迭代过程

尽管 MPC 计算一系列控制动作，但始终只执行第一个动作。在每个时间步重复此过程，合并新的测量数据并重新计算最佳操作。这种迭代方法也称为“后退地平线控制”。

3. 实时调整

通过根据实时反馈不断更新预测和控制动作，MPC 使机器人能够动态适应不断变化的环境和任务。这提高了他们应对复杂地形并与环境有效互动的能力。

⚙️📈 波士顿动力机器人的优势

阿特拉斯

MPC 使 Atlas 能够执行动态全身运动、保持平衡并在非结构化环境中移动。此功能对于灾难响应等应用尤其重要，机器人必须在废墟中导航并执行救援行动。

点

通过提高工业环境中的移动性和自主性来发现 MPC 的优势。它能够以高可靠性和最少的人为干预完成现场巡查、数据采集和遥感等任务。

🏭🤖 Spot 和 Atlas 的工业应用

🔎🏗️现货

得益于模型预测控制 (MPC)，Spot 提高了移动性和自主性 – 图片：波士顿动力

1. 施工

Spot用于现场检查，监控施工进度，并通过自主穿越施工现场确保安全。

2、石油天然气行业

Spot 在危险环境中执行远程诊断，减少潜在危险区域中人员存在的需要。

3、能源领域

他帮助监控基础设施并执行日常维护检查。

🚑⚒️阿特拉斯

现代汽车在 Atlas 的开发中引入了哪些创新技术 – 图片：波士顿动力

1、救灾

Atlas 可以穿越困难的地形，协助执行搜救任务，并在人们无法安全到达的地方提供支持。

2、工业自动化

Atlas 能够自动执行生产环境中的重复或危险任务，从而提高效率和安全性。

三、学术研究

Atlas 是机器人研究的平台，能够研究运动和操纵方面的先进技术。

⚡📊 在工业应用中特别有效

模型预测控制使波士顿动力机器人能够在复杂环境中显着更好地运行。它们的精确控制和实时适应能力使它们在传统控制方法常常难以满足的工业应用中特别有效。

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