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legged Robotics最近已转向基于高级优化的控制方法,例如模型预测控制(MPC),以产生敏捷和节能的运动。通过将控制问题作为优化任务,机器人系统可以解释复杂的机器人动态和操作约束,包括关节限制和执行器功能。但是,高性能操作也需要严格考虑板载电池限制。这项工作提出了一种经验得出的锂离子电池模型,该模型捕获了瞬态电压下垂和时间依赖的内部电池状态,从而更准确地预测了可行的动力传递。此外,定制的高功率电池组旨在满足MIT类人动物的功率需求,强调功率密度,安全性和可维护性。尽管本文中介绍的工作并未将电池模型整合到轨迹优化框架中,但它为未来的研究建立了基础,旨在将电池和机器人动力学在机器人控制中逐渐发展。最终,这种方法将通过确保计划的轨迹尊重物理和电化学约束来促进更安全,更有能力的腿部机器人。