串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制系统及方法

技术领域

本申请涉及助力运载技术领域，具体而言，涉及一种串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制系统及方法。

背景技术

随着现代军事技术的飞速发展，士兵在执行任务过程中需要携带的装备和补给不断增多，负重问题愈加凸显，如何提高士兵的负重能力一直是一个重要问题。

国家安全在面对威胁时，部队必须能在各种复杂的地形上快速机动，提高小单位的杀伤力，并使分布式行动成为可能，同时避免受伤和过度疲劳，近年来各国政府和不同组织机构一直在投入资源研发军用电动助力运载车，从而增强士兵在单兵行动下的运载能力。

然而，如何更好地提高士兵的负重能力，以及在狭小地区和复杂路况下有更强的灵活性和机动性成为了亟需解决的问题。

发明内容

为了解决如何更好地提高士兵的负重能力，以及在狭小地区和复杂路况下有更强的灵活性和机动性的问题，本申请提供了一种串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制系统及方法。

本申请的实施例是这样实现的：

第一方面，本申请提供一种串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制系统，包括主控系统、手柄控制器、车身姿态传感器、驱动系统及通信系统；

所述主控系统通过所述通信系统与所述手柄控制器、所述车身姿态传感器及所述驱动系统连接；

所述车身姿态传感器包括陀螺仪传感器、加速度传感器、轮毂电机霍尔传感器及主动悬架的位置传感器；

所述驱动系统还有运载车的运动部件连接，以驱动其动作。

在一种可能的实现方式中，所述手柄控制器，根据操作人员的控制动作生成操作信号，并将所述操作信号传输至主控系统；

所述车身姿态传感器，分布设置于车身不同位置，并且采集不同的车身姿态信号，将多种所述车身姿态信号传输至主控系统；

所述主控系统根据所述操作信号及多种所述车身姿态信号，计算得到车身的姿态及运动信息，并得到对应的控制策略，根据所述控制策略输出控制信号至所述驱动系统；

所述驱动系统根据所述控制信号控制车辆的运动部件动作，实现自平衡控制。

在一种可能的实现方式中，所述车辆的运动部件包括直流轮毂电机、轮胎及主动悬架装置，所述主动悬架装置为电动伺服作动器，通过所述直流轮毂电机产生平衡车稳定的恢复力和阻尼力，具体包括：

通过电机加速度控制实现平衡车平衡稳定；

通过电机速度控制，实现平衡车恒速运行和静止；

通过电机差速控制，可以实现平衡车方向控制。

第二方面，本申请提供一种串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制方法，包括：

建立运载车平衡模型；

根据LQR线性二次调节方法，求取控制器的最优反馈规律，并得到直流轮毂电机的力矩输出；

基于所述主动悬架装置的工作行程变化，根据不同的车身高度求得所有反馈增益矩阵，通过对不同车身高度的所述反馈增益矩阵进行线性拟合，输出不同车身高度平衡时的直流轮毂电机扭矩。

在一种可能的实现方式中，所述建立运载车平衡模型，进一步包括：

假定：

车辆的机体质量等效集中于质心位置；

忽略腿部运动对轮式运动的影响；

忽略腿部连杆的质量；

驱动轮与地面是无滑动的滚动摩擦；

基于上述假定，运载车的轮式运动等效为摆长可变的双轮倒立摆模型。

在一种可能的实现方式中，所述双轮倒立摆模型包括左右驱动轮及机体；

对所述左右驱动轮进行受力分析，求得左驱动轮动力学方程及右驱动轮动力学方程，结合两者得到驱动轮动力学方程；

将机体部分视作x-y平面内的倒立摆，以质心作为对象进行受力分析，求得质心在x方向的力平衡方程、质心在y方向的力平衡方程及质心在z方向的力平衡方程，将三者结合附加力偶得到机体的动力学方程；

再将所述质心在y方向的力平衡方程带入所述驱动轮动力学方程中，得到完整的驱动轮动力学方程。

在一种可能的实现方式中，所述根据LQR线性二次调节方法，求取控制器的最优反馈规律，并得到直流轮毂电机的力矩输出，还包括：

根据所述机体的动力学方程及所述完整的驱动轮动力学方程，得到状态空间控制模型；

选取状态变量及输出变量，并设定一个增益反馈矩阵；

通过调节状态反馈控制器，使代价函数取得最小值。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述主动悬架装置的工作行程变化，根据不同的车身高度求得所有反馈增益矩阵，通过对不同车身高度的所述反馈增益矩阵进行线性拟合，输出不同车身高度平衡时的直流轮毂电机扭矩，还包括：

根据所述反馈增益矩阵，针对运载车不同车身高度的工作，对系统模型进行线性化，求解所述反馈增益矩阵，对矩阵每一个元素随车身高度的变化拟合多项式方程。

在一种可能的实现方式中，所述自平衡控制方法，还包括：

建立整车动力学模型；

建立与现有传感器融合的地形估计算法；

结合所述整车动力学模型及所述地形估计算法，得到全地形车动力学模型；

基于所述全地形车动力学模型，进行车身姿态控制。

在一种可能的实现方式中，所述整车动力学模型中，整车包括五个部件及两个串联式主动悬架，将车身看做一个刚体；

得到车身在车身在质心处的垂向跳动方程、车身侧倾运动方程为、车身两个端点处的位移、各个悬架处的车轮的垂向运动方程及各作动器支撑块的垂向运动方程。

在一种可能的实现方式中，本申请提供的技术方案至少可以达到以下有益效果：

本申请提供的串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制系统及方法，通过加入了主动悬架也就是电动伺服作动器，增加了运载车的垂向方向的自由度，并且本申请会根据不同的车身姿态高度给出相应平衡控制策略，能够结合本申请提出的地形估计算法，进行预测，并根据预测结果得到的控制方法对主动悬架进行车身姿态调节控制。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一示例性实施例示出的自平衡控制方法的流程示意图；

图2为串联式主动悬架自平衡运载车的双轮倒立摆模型示意图；

图3为串联式主动悬架自平衡运载车机体倒立摆模型示意图；

图4为串联式主动悬架自平衡运载车左驱动轮简化模型示意图；

图5为串联式主动悬架自平衡运载车转向运动的简化模型示意图；

图6为串联式主动悬架自平衡运载车整车动力学模型示意图；

图7为串联式主动悬架自平衡运载车简化后的整车动力学模型示意图；

图8为引入二阶低通滤波的串联式主动悬架模型示意图；

图9为串联式主动悬架自平衡运载车控制系统硬件流程示意图；

图10为串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制方法流程示意图；

图11为串联式主动悬架自平衡运载车的主动悬架系统控制方法流程示意图；

图12为串联式主动悬架自平衡运载车的双轮倒立摆模型各物理参数示意图；

图13为串联式主动悬架自平衡运载车的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、实施方式和优点更加清楚明白，下面将结合本申请示例性实施例中的附图，对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，本申请中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。

本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体，而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序，除非另外注明。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换。

术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。

在对本申请实施例提供的串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制方法进行解释说明之前，先对本申请实施例的应用场景和实施环境进行介绍。

随着现代军事技术的飞速发展，士兵在执行任务过程中需要携带的装备和补给不断增多，负重问题愈加凸显，如何提高士兵的负重能力一直是一个重要问题。

国家安全在面对威胁时，部队必须能在各种复杂的地形上快速机动，提高小单位的杀伤力，并使分布式行动成为可能，同时避免受伤和过度疲劳，近年来各国政府和不同组织机构一直在投入资源研发军用电动助力运载车，从而增强士兵在单兵行动下的运载能力。

然而，如何更好地提高士兵的负重能力，以及在狭小地区和复杂路况下有更强的灵活性和机动性成为了亟需解决的问题。

图13为串联式主动悬架自平衡运载车的结构示意图。

基于此，本申请提供了一种串联式主动悬架平衡二轮单兵作战运载车的控制系统和控制方法，能够实现纵向自主平衡控制，以及主动车身姿态调节控制，适应不同路况信息，其所应用的运载车机构如图13所示。

接下来，将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案，以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。各实施例之间可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。显然，所描述的实施例是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。

在一个示例性实施例中，提供了一种串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制系统，该系统可以包括主控系统、手柄控制器、车身姿态传感器、驱动系统及通信系统；

所述主控系统通过所述通信系统与所述手柄控制器、所述车身姿态传感器及所述驱动系统连接；

所述车身姿态传感器包括陀螺仪传感器、加速度传感器、轮毂电机霍尔传感器及主动悬架的位置传感器；

所述驱动系统还有运载车的运动部件连接，以驱动其动作。

其中，主控系统为单片机STM32系列，所述驱动系统为对应的轮毂电机驱动器和电动伺服作动器的伺服步进电机驱动器，通过CAN总线方式与主控系统单片机进行通讯，姿态传感器(IMU)位移传感器以及电动伺服作动器自带的位移和速度传感器。姿态传感器用到了LPMS姿态传感器，可支持CAN通讯，集成了三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计，根据MEMS微型惯性测量单元(IMU)，实时计算全地形车车身的车身垂向加速度、俯仰角度和侧倾角度输出，被动悬架自带拉绳传感器能检测被动悬架的位移行程，电动伺服作动器自带的位移和速度传感器，可以实时计算车身高度信息传递给主控系统单片机。

可以看出，上电后，单片机不断实时通过陀螺仪和加速度计等车身姿态传感器(IMU)获取车身姿态信息，通过轮毂电机霍尔传感器和主动悬架的位置传感器获取车轮转速和车身高度等姿态信息，最后通过获取远程遥控信号，给出控制策略，传输控制信号给驱动系统，进而驱动运动系统，单片机通过CAN总线的方式与陀螺仪、加速度、位置传感器、电机霍尔传感器通信，获取传感器信息，通过CAN总线通信方式与驱动系统通信，与所述上位机(手柄遥控器)采用异步收发传输器UART进行数据传输。

在一种可能的实现方式中，所述手柄控制器，根据操作人员的控制动作生成操作信号，并将所述操作信号传输至主控系统；

所述车身姿态传感器，分布设置于车身不同位置，并且采集不同的车身姿态信号，将多种所述车身姿态信号传输至主控系统；

所述主控系统根据所述操作信号及多种所述车身姿态信号，计算得到车身的姿态及运动信息，并得到对应的控制策略，根据所述控制策略输出控制信号至所述驱动系统；

所述驱动系统根据所述控制信号控制车辆的运动部件动作，实现自平衡控制。

其中，主控系统根据上位机(手柄控制器)的控制信号和姿态倾角计算以及运动系统的运动信息，给出控制策略，输出控制信号给驱动系统，驱动系统输出信号给运动系统，通过运动系统调节实现自平衡控制、车身姿态调节控制以及前进、后退和转向等运动控制。

在一种可能的实现方式中，所述车辆的运动部件包括直流轮毂电机、轮胎及主动悬架装置，所述主动悬架装置为电动伺服作动器，通过所述直流轮毂电机产生平衡车稳定的恢复力和阻尼力，具体包括：

通过电机加速度控制实现平衡车平衡稳定；

通过电机速度控制，实现平衡车恒速运行和静止；

通过电机差速控制，可以实现平衡车方向控制。

其中，平衡控制需要控制车体的速度和加速度，通过主控系统控制轮毂电机驱动器控制车轮速度实现，即需要通过轮毂电机的转动达到以下目的：

1、通过电机加速度控制实现平衡车平衡稳定。

2、通过电机速度控制，实现平衡车恒速运行和静止。

3、通过电机差速控制，可以实现平衡车方向控制。

也就是说，上电后，通过主控系统获取和计算处理加速度计、陀螺仪、电动伺服作动器的位置传感器等车身姿态信息，给出控制策略，通过输出电信号给电动伺服作动器的电机驱动器驱动电动伺服作动器的电机转动工作，推动内部滚珠丝杠伸缩，进而调节车身两侧的高度，控制车身的俯仰姿态、侧倾姿态、垂向位移以及车身垂向加速度等，以提升整车的姿态稳定性和平顺。

图1是本申请一示例性实施例示出的自平衡控制方法的流程示意图。

在另一个示例性实施例中，如图1所示，提供了一种串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制方法，上述串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制方法中，包括：

步骤100：建立运载车平衡模型；

步骤200：根据LQR线性二次调节方法，求取控制器的最优反馈规律，并得到直流轮毂电机的力矩输出；

步骤300：基于所述主动悬架装置的工作行程变化，根据不同的车身高度求得所有反馈增益矩阵，通过对不同车身高度的所述反馈增益矩阵进行线性拟合，输出不同车身高度平衡时的直流轮毂电机扭矩。

在一种可能的实现方式中，在建立运载车平衡模型，就要进行以下理想化的假设：

假定：

车辆的机体质量等效集中于质心位置；

忽略腿部运动对轮式运动的影响；

忽略腿部连杆的质量；

驱动轮与地面是无滑动的滚动摩擦；

基于上述假定，运载车的轮式运动等效为摆长可变的双轮倒立摆模型。

图2为串联式主动悬架自平衡运载车的双轮倒立摆模型示意图，图2为串联式主动悬架自平衡运载车的双轮倒立摆模型示意图，图3为串联式主动悬架自平衡运载车机体倒立摆模型示意图。

在一种可能的实现方式中，如图2及图3所示，所述双轮倒立摆模型包括左右驱动轮及机体；

对所述左右驱动轮进行受力分析，求得左驱动轮动力学方程及右驱动轮动力学方程，结合两者得到驱动轮动力学方程；

左驱动轮动力学方程：

同理右驱动轮动力学方程：

综合式(1)、(2)得到驱动轮动力学方程：

将机体部分视作x-y平面内的倒立摆，以质心作为对象进行受力分析，求得质心在x方向的力平衡方程、质心在y方向的力平衡方程及质心在z方向的力平衡方程，将三者结合附加力偶得到机体的动力学方程；

力偶TN和TP:

T

质心在x方向的力平衡方程：

质心在y方向的力平衡方程：

质心绕z轴的力矩平衡方程：

将式(4)、(5)、(6)代入(7)中得到机体的动力学方程：

再将所述质心在y方向的力平衡方程带入所述驱动轮动力学方程中，得到完整的驱动轮动力学方程：

其中，当机体俯仰倾角较小时，即机器人在其平衡位置附近小角度范围内保持平衡，可做如下线性化处理：

将式(10)代入(8)和(9)中得到线性化后的平面运动动力学方程组：

图4为串联式主动悬架自平衡运载车左驱动轮简化模型示意图，图5为串联式主动悬架自平衡运载车转向运动的简化模型示意图，图12为串联式主动悬架自平衡运载车的双轮倒立摆模型各物理参数示意图。

机体转向是由两轮差速运动实现，其简化模型如图4所示，图中各物理参数如图12所示。

机体绕y轴的力矩平衡方程：

机体的航向角加速度与左右轮轴加速度的关系：

将式(12)、(13)代入(3)中整理得到转向运动的动力学方程：

在一种可能的实现方式中，所述根据LQR线性二次调节方法，求取控制器的最优反馈规律，并得到直流轮毂电机的力矩输出，还包括：

根据所述机体的动力学方程及所述完整的驱动轮动力学方程，得到状态空间控制模型；

选取状态变量及输出变量，并设定一个增益反馈矩阵；

通过调节状态反馈控制器，使代价函数取得最小值。

其中，具体的步骤为：将得到的运载车的动力学方程，化成状态空间控制模型，选取状态变量

选取输出变量u＝[T

反馈矩阵K的计算公式如下：

K＝R

在一种可能的实现方式中，所述基于所述主动悬架装置的工作行程变化，根据不同的车身高度求得所有反馈增益矩阵，通过对不同车身高度的所述反馈增益矩阵进行线性拟合，输出不同车身高度平衡时的直流轮毂电机扭矩，还包括：

根据所述反馈增益矩阵，针对运载车不同车身高度的工作，对系统模型进行线性化，求解所述反馈增益矩阵，对矩阵每一个元素随车身高度的变化拟合多项式方程；

在一种可能的实现方式中，由于选取电动伺服作动器作为主动悬架，不同于传统力控制的悬架，没有并联的阻尼器提供上下速度间的关系且在不加装传感器的情况下，难以实现利用执行机构的力进行姿态控制，所以需要研究一种基于执行机构速度控制的整车建模方法。又由于现有的传感器很难在野外环境下感知前方地形的高程信息。

因此，如图1所示，所述自平衡控制方法，还包括：

步骤400：建立整车动力学模型；

步骤500：建立与现有传感器融合的地形估计算法；

步骤600：结合所述整车动力学模型及所述地形估计算法，得到全地形车动力学模型；

步骤700：基于所述全地形车动力学模型，进行车身姿态控制。

图6为串联式主动悬架自平衡运载车整车动力学模型示意图。

在一种可能的实现方式中，如图6所示的整车动力学模型，整车可划分为5大块：车身以及2个串联式主动悬架。把车身看作一个刚体，其向上的垂向跳动、以及向左或向右的侧倾。各参数定义如下：m

车身在质心处的垂向跳动方程为：

车身侧倾运动方程为

车身两个端点处的位移为

各个悬架处的车轮的垂向运动方程为

各作动器支撑块的垂向运动方程为

图7为串联式主动悬架自平衡运载车简化后的整车动力学模型示意图，图8为引入二阶低通滤波的串联式主动悬架模型示意图。

已知处在悬架中间位置的作动器支撑块仅起到了导向的作用，同时作动器支撑块的质量略小，为了进一步进行简化模型，忽略支撑块的质量，得到简化后的整车动力学模型如图7所示，其中2个电动伺服作动器的控制力可表达为

可将上式(23)代入式(17)(18)，同时，作动器的位移输入可表达为

对每个作动器通过引入二阶低通滤波器(LPF)，实现基于执行机构力控制转换基于执行机构的速度控制，如图8所示，引入的二阶低通滤波(LPF)方程为:

其中，w

综上所述，得到以下状态变量X、控制输入u、路面输入变量w、输出向量y:

u＝[u

w＝[z

系统状态空间方程可表达为

y＝cx (30)

进一步的，步骤2具体包括通过全地形车传感器系统可以实时获得的全地形车状态信息有：车身垂向加速度a

车身姿态右倾时

z＝asinθ+B

车身姿态左倾时

z＝asinθ+B

(32)

根据(30)、(31)计算得到z后，求得车身左右作动器的垂向位移z

w

最后，根据式(33)得到作用到各车轮的垂向位移激励w，即得到估计的地形。

进一步的，步骤3具体包括：基于MPC姿态控制，运用步骤1中推导的动力学模型，依靠增加系统的约束条件降低控制器的计算量，使系统保持稳定，并解决了多约束目标优化问题。MPC中的参数包括：采样时间T

预测模型推导，首先对连续系统进行离散化处理：

离散化之后，为了减少静差，引入增量模型

式中：k为系统离散时间，A

定义

则p步被控输出的预测方程为

Y

式中

/>

优化目标函数的建立:运载车作为被控对象，对其进行姿态控制时，电动伺服作动器约束为：最大速度为作动器能达到的正向的速度，最小速度为负向最大速度，最大位移约束为正的最大行程的一半，最小约束为负的最大行程的一半；建立优化目标函数，优化问题描述如下：

min

J＝‖Γ

(47)

s.t.y

u

-Δu

其中

Γ

(51)

Γ

(52)

式中：m表示相对k时刻的控制时域，p表示相对于k时刻的预测时域，式(48)为控制量约束，式(49)为控制增量约束，式(50)为输出约束，Γ

求解二次规划问题:上式目标函数(47)和约束条件(48-50)等价于QP问题，其二次规划形式可写为：

s.t.CuΔU(k)≥b(k+1|k)(55)

其中

E

假设系统每个采样时刻的输出向量y(k)已知，可通过二次规划优化方法解出k时刻的最优向量

ΔU*(K)，则取第1项作为此刻的系统输入:

Δu(k)＝[I 0 … 0]ΔU

这一循环结束后，ΔU(K)得到最优解作用到系统，循环往复，完成模型预测、滚动优化、反馈校正的全过程，实现运载车的姿态控制。

图9为串联式主动悬架自平衡运载车控制系统硬件流程示意图，图10为串联式主动悬架自平衡运载车的自平衡控制方法流程示意图，图11为串联式主动悬架自平衡运载车的主动悬架系统控制方法流程示意图。

工作过程；

如图9所示，上电系统初始化后，IMU等传感器开始工作，实时计算车身的车身垂向加速度、俯仰角度和侧倾角度，作为输入信号传递给单片机，单片机与上位机(手柄遥控器)实时进行数据传输，单片机将车身姿态信息和轮毂电机转速信息，以及电动伺服作动器工作信息传输给上位机，上位机将控制命令传输给单片机控制平衡车运动，单片机根据上位机的控制指令和实时的车身姿态和运动信息，给出平衡和运动方案，输出控制信号给轮毂电机和电动伺服作动器的电机驱动器，来控制轮毂电机和电动伺服作动器工作，同时轮毂电机自带的编码器和电动伺服作动器自带的位置和速度传感器将各自的运动信息传递给单片机内进行计算，得到平衡车的实时运动信息和车身姿态信息。

如图10所示，上电后，系统进行初始化，IMU等传感器开始工作，实时计算车身的车身垂向加速度、俯仰角度和侧倾角度，作为输入信号传递给单片机，单片机与上位机(手柄遥控器)实时进行数据传输，轮毂电机转速信息，以及电动伺服作动器的速度和位移信息传递给单片机，单片机根据上位机的控制指令和实时的车身姿态和运动信息，给出平衡和运动方案，其中，运载车的平衡控制方法为LQR线性二次调节器，利用线性二次最优控制规律设计LQR控制器，即求取控制器的最优反馈规律u＝-Kx,使得最优控制指标J取最小值，由于主动悬架的工作性质，使得车身质心高度参数会随时发生变化，因此，针对电动伺服作动器的工作行程变化，针对不同车身高度求出所有反馈增益矩阵K，最后对不同车身高度的反馈增益矩阵K进行线性拟合，输出不同车身高度下的平衡时的轮毂电机扭矩，同时运载车的转向控制方法采用PD控制，期望转向角速度与实际转向角速度的误差经过PD控制器得到两个左右轮毂电机的扭矩输出，最后和LQR控制器计算出的平衡输出力矩进行叠加，最后得到左右轮毂电机的扭矩输出。

如图11所示，上电后，系统进行初始化，IMU等传感器开始工作，实时计算车身的车身垂向加速度、俯仰角度和侧倾角度，作为输入信号，通过地形估计法计算出地形的高程信息w，其次分析运载车各机构间的运动学与动力学关系，依次建立运动方程，在传统主动悬架力控制的基础上研究串联式主动悬架的电动伺服作动器速度控制的建模方法，联合集成搭建整车动力学模型；分析模型预测控制关于模型描述与约束控制的机理，基于运载整车动力学模型推导预测方程，建立优化目标函数，添加约束条件，求解二次规划问题，设计基于串联式主动悬架的MPC姿态控制器，求解不同车身姿态和地形高程信息下，左右伺服电动作动器的伸缩速度和位移，控制车身姿态。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述的实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。