机器人控制涉及哪些技术栈？

机器人控制是一个多学科交叉的领域，涉及硬件、软件、算法等多个层面的技术。以下是其核心技术栈的详细分类和说明：

一、核心控制理论与算法

这是机器人实现精准运动和任务执行的基础，决定了机器人的响应速度、稳定性和精度。

• 经典控制理论

  • PID 控制（比例 - 积分 - 微分控制）：最常用的控制方法，通过反馈调整误差，适用于单轴运动（如机械臂关节、移动机器人速度控制）。
  • 状态空间控制：基于系统状态方程的多变量控制，适用于复杂动力学系统（如无人机姿态控制）。
  • 自适应控制：通过实时调整参数应对系统参数变化（如负载变化时的机械臂控制）。

• 现代控制与智能算法

  • 模型预测控制（MPC）：通过滚动优化未来轨迹，处理约束条件（如自动驾驶避障）。
  • 模糊控制与神经网络：无需精确数学模型，适用于非线性、高耦合系统（如人形机器人平衡控制）。
  • 强化学习：通过试错学习最优控制策略（如机器人抓取、复杂动作规划）。

• 运动学与动力学

  • 正运动学：根据关节参数计算末端执行器位置（如机械臂末端坐标）。
  • 逆运动学：根据目标位置反推关节角度（如机械臂路径规划）。
  • 动力学建模：分析力、力矩与运动的关系（如机器人加速、减速时的受力计算）。
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