电气自动化技术特点 - 电气自动化技术融合电子技术、计算机技术、控制技术等多学科知识，具有智能化、高效化、网络化和环保化等特点 [1] - 该技术对促进新能源发电系统高质量运行具有重要意义 [1] 储能系统优化 - 引入模型预测控制(MPC)算法，根据实时光照强度预测光伏发电功率变化，结合电网负荷需求和储能系统荷电状态(SOC)建立精确数学模型 [2] - 应用强化学习优化储能系统充放电过程，以SOC、充放电功率等作为状态变量，通过反馈信号增强稳定性和可靠性 [2] - 储能设备选型需综合考虑能量密度、功率密度、循环寿命、成本等因素，满足能量存储和快速响应需求 [2] - 储能设备布局应靠近新能源发电设备，减少输电线路损耗，提高能量传输效率和供电可靠性 [2] 智能电网技术 - 智能电网基于集成、高速双向通信网络，融合传感技术、设备技术、控制方法和决策支持系统 [3] - 配电自动化系统利用智能电表、分布式传感器实时采集数据，通过通信网络传输至主站，实现智能化运行和管理 [3] - 变电站自动化系统采用先进控制算法和智能策略，支持远程操作断路器、隔离开关等设备，提高操作准确性和效率 [3] 能源管理系统(EMS)优化 - EMS深度优化可提升对新能源发电和电网负荷的精准管理能力 [4] - 引入高精度功率传感器和高速通信网络，实时监测新能源发电功率并精确到小数点后两位，数据以毫秒级传输 [4] - 利用遗传算法、粒子群算法等智能算法和模型预测控制技术，优化调度策略，合理分配新能源与传统能源发电比例 [4] 发电设备智能化诊断与维护 - 太阳能发电站运用物联网技术安装传感器，实时采集光伏组件温度、输出电流等参数，通过通信模块传输至云平台进行故障诊断 [5] - 风力发电场为机组配备传感器监测风速、叶片转速等参数，支持远程控制叶片桨距角和启停风机 [5] - 基于物联网远程监控系统对关键部件进行健康监测和故障预测，利用机器学习建立健康模型，降低故障率和维护成本 [5] - 制定预防性维护计划，结合设备健康模型和使用年限，安排定期巡检、保养和部件更换 [5] - 运维人员使用智能穿戴设备和便携式检测仪器采集数据，技术专家可远程指导维护工作 [6]

文章核心观点 国产人形机器人取得进展，NOETIX Robotics松延动力的N2机器人实现连续空翻且价格亲民，其背后是硬件、算法和工程化的创新，清华创业团队展现出强大的技术和产品化能力，推动行业发展 [1][7][33] 分组1：N2机器人亮点 - 全球首个在「室内外多场景」连续空翻一镜到底的机器人，动作稳定流畅，落地后能站稳 [1][2][3] - 身高1.2米，体重30公斤，小巧灵活，具备大步行走、奔跑、单双脚跳跃及舞蹈等多种运动能力，奔跑速度实测最快可达每秒3.5米 [3] - 全身有18个自由度，单腿各有5个自由度，单臂各有4个自由度，能完成高难度动作 [9] - 单脚跳跃稳健，抗干扰能力强，摔倒后能迅速恢复正常运行 [10][11][12] - 已将量产提上日程，3.99万起售，标配二次开发接口，有三种颜色可选 [13][14] - 机身集成多个外置硬件接口，方便开发者进行二次开发，可用于科研、安防巡检等领域 [15] 分组2：N2实现连续空翻的技术路径 - 硬件架构：采用自由度精简策略，主打轻量化和抗摔性能，减少非核心自由度，选用球轴承和高强铝合金 [19][21][23] - 算法融合：实现模型预测控制（MPC）与强化学习（RL）的协同，采用课程学习技术分阶段训练 [24] - 工程化实践：以抗摔设计驱动迭代效率，采用成本导向的可靠性设计，零部件高度国产化，结构易于生产装配 [25][26][28] 分组3：清华创业团队情况 - 准00后创业团队，核心成员来自清华、浙大、南加大等高校，创始人姜哲源本科清华电子系，研究方向为深度强化学习足式机器人运动控制 [30] - 成立一年多完成三大产品布局，包括运动员N2、通用型人形机器人E1、仿生机器人Hobbs，技术和应用场景各有侧重 [31] - 一年多收获5轮2亿融资，团队能力、技术水平和产品化能力获资本认可 [32] 分组4：行业发展情况 - 春节以来国产人形机器人持续有新动作，体现「硬件 - 算法 - 场景」三角闭环下的产业技术升级 [33] - 更多本土化年轻团队崭露头角，成为行业发展主力军 [34] - N2之后团队还将推出升级版新品E1系列 [36]

四足机器人控制技术 - 间歇欠驱系统特性：运动员跳跃过程分为起跳、飞行、落地三阶段，腾空阶段质心轨迹为不可控抛物线，起跳/落地阶段通过肌肉控制足底反力实现质心可控，这种部分自由度间歇性失控的系统称为间歇欠驱系统 [5] - 四足机器人运动类比：对角步态中支撑足连线形成支撑线，绕支撑线旋转方向为欠驱状态，半个步态周期后支撑线切换但欠驱特性持续存在 [7] 控制系统架构 - 分层控制流程：包含上层规划、估计器、规划器、控制器四级结构，其中控制器需同时处理当前周期跟踪与未来多周期轨迹预测 [6] - 核心算法应用： - 卡尔曼滤波用于质心速度估计 - 逆运动学计算摆动腿关节角 - VMC/MPC/WBC方法求解站立腿关节力矩 [6] 动力学建模方法 - 单刚体模型简化：将四足机器人简化为12变量（6自由度位置+速度）的单刚体模型，可降低MPC计算量且保持控制精度，MIT Cheetah 3验证该模型下腿质量仅占10%对精度影响有限 [8][13] - 动力学方程近似：对欧拉角动力学进行线性化处理，忽略旋转体进动/章动效应，将非线性方程简化为适合凸优化的线性时变系统 [15][17] MIT Cheetah 3 MPC实现 - 控制框架： - 摆动腿采用PD+前馈控制，前馈力矩由单腿动力学模型计算得出（公式1-2） - 支撑腿通过MPC优化足端力，经力雅可比矩阵映射至关节空间 [9][12] - 性能表现：采用Convex MPC控制器实现3m/s奔跑速度，预测视界0.3-0.5秒，25-50Hz更新频率，使用qpOASES求解二次规划问题 [9][31] 关键技术细节 - 参考轨迹生成：基于操作指令构建0.3-0.5秒短时参考轨迹，包含速度/位置/偏航角参数，落足点计算考虑质心速度与支撑时间（公式33） [22][23] - 力约束条件：设置z向力上下限（公式22）及摩擦锥约束（公式23-24），采用方形金字塔近似简化计算 [20][21] - 优化问题重构：通过状态浓缩技术减小QP问题规模，消除零变量提升求解效率，Hessian矩阵计算仅依赖腿数与预测长度（公式28-31） [26][29]

最上方点击蓝字"四足机器人研习社",右上方选"设为星标" 不错过好文推送,第一时间看干货文章 读书使人充实，讨论使人机智，笔记使人准确，读史使人明智，读诗使人灵秀，数学使人周密，科学使人深刻，伦理使人庄重，逻辑修辞使人善辩，凡 有所学，皆成性格。 ———— （英国）培根 本公众号的文章和资料和四足机器人相关，包括行业的经典教材、行业资料手册，同时会涉及到职业知识学习及思考、行业发展、学习方法等一些方面 的文章。 本文目录 |0.前言 开源的四足控制框架中，对于小型的四足，一般采用舵机进行驱动，运动学层次的控制就能满足需求，对于稍大的四足来说，为了提升机器人的响应速度和 稳定性，就需要考虑其动力学影响，进行力矩（电流环）层次的控制。 足式机器人属于欠驱动约束动力学系统，与传统机械臂存在明显的差异： 1）动力学模型具有6 自由度欠驱动浮动机身； 2）动力学模型受到时变广义约束（足-地不连续接触）**的影响。 这两大因素 导致其逆动力学求解为典型的欠驱动不适定问题，因而使得多刚体逆动力学在四足机器人力控领域的应用受到了严重的制约。 四足机器人具有 典型的浮动机身，且存在不连续足-地交互问题，因而导致四足机器人动力学 ...