Variable impedance model predictive control (MPC) formulations often treat joint stiffness as an instantaneous decision variable. The resulting feasible set strictly contains the physically realizable set under first-order actuator dynamics. We identify this as a formulation error rather than a modeling approximation, formalize the distinction between the parameter-based feasible set F_param and the realizable set F_real, and characterize the regime of mismatch via the dimensionless parameter α = ωsT (actuator bandwidth times task timescale). For the 1D hopping monoped, we prove that below an analytical threshold α_crit derived in closed form from task physics, no admissible stiffness command realizes the parameter-based prediction. Numerical validation in 1D shows monotonic deviation growth as α decreases, with the predicted scaling holding across ten parameter combinations (log-log R2 = 0.986). Mechanism transfer to planar spring-loaded inverted pendulum dynamics confirms center-of-mass and stance-timing deviation as the primary consequence, with regime-dependent friction effects as a tertiary observable. A second threshold α_infeas < α_crit establishes a floor below which restricting the admissible stiffness range cannot repair realizability, closing the conservative-tuning objection. Augmenting the prediction state with stiffness closes the mismatch by construction.


翻译:可变阻抗模型预测控制(MPC)公式常将关节刚度视为瞬时决策变量,由此得到的可行集严格包含一阶执行器动力学下的实际可实现集。我们识别出这属于公式化误差而非建模近似,形式化区分了基于参数的可行集F_param与可实现集F_real,并通过无量纲参数α=ω_sT(执行器带宽乘以任务时间尺度)刻画了不匹配区间。针对一维弹跳单足系统,我们证明当α低于从任务物理中闭式导出的解析阈值α_crit时,不存在可容许刚度指令能实现基于参数的预测。一维数值验证显示偏差随α减小单调增长,且预测标度关系在十组参数组合中成立(对数-对数R²=0.986)。机制迁移至平面弹簧负载倒立摆动力学后,确认质心轨迹和支撑相时序偏差为主要影响,随区间变化的摩擦效应为三级可观测现象。第二个阈值α_infeas<α_crit确立了限制可容许刚度范围无法修复可实现性的下限,从而否定了保守调参的反对意见。通过将刚度增广至预测状态,可构造性地消除该不匹配。

0
下载
关闭预览

相关内容

《主观概率约束下寻找可行系统及其军事应用》69页
专知会员服务
29+阅读 · 2025年9月27日
【博士论文】生成模型中的可控性与不确定性,214页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2024年3月14日
WWW24 | 赋予预训练图模型可证明的公平性
专知会员服务
15+阅读 · 2024年3月13日
【UCLA】基于深度神经网络的工业大模型预测控制,36页ppt
【学界】虚拟对抗训练:一种新颖的半监督学习正则化方法
GAN生成式对抗网络
10+阅读 · 2019年6月9日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(三)
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
40+阅读 · 2019年4月27日
用模型不确定性理解模型
论智
11+阅读 · 2018年9月5日
【学界】机器学习模型的“可解释性”到底有多重要?
GAN生成式对抗网络
12+阅读 · 2018年3月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 6月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员