一、 序论

随着科技的发展，机器人在人类生活中的参与程度不断上升，从工业制造到农林渔业，再到第三产业，机器人的比重不断提升，毫无疑问这是一个自动化代替人工的时代，也是一个机器人大放异彩的时代，与此同时，机器人的智能化程度也在不断上升，而随着机器人的应用变得愈发广泛，其需要解决的技术问题也不断出现，其中难以绕开的就是更多先进的控制理论的应用，从原来的 PID 一招鲜到现在现代控制理论应用增加， 机器人与控制理论之间的关系是相辅相成的，控制理论为机器人的设计、控制和决策提供了理论支持和方法，从而使机器人能够更加灵活、智能地执行各种任务。

二、 发展概述

控制理论的发展历史有几百年之久， 以反馈控制为其主要研究内容的自动控制理论的历史，若从目前公认的第一篇理论论文, J.C.Maxwell 在 1868 年发表的“论调节器”算起，至今不过一百多年。然而控制思想与技术的存在至少已有数千年的历史了。“控制”这一概念本身即反映了人们对征服自然与外在的渴望，控制理论与技术也自然而然地在人们认识自然与改造自然的历史中发展起来。而控制理论的发展主要分为经典控制理论和现代控制理论以及现在最新的智能控制理论三个阶段。

经典控制理论是一种基于数学模型的控制方法，通常适用于线性、定常系统。其目标是使系统在给定的输入下，输出能够达到期望的状态。经典控制理论中常见的算法包括比例积分微分（PID）控制器、根轨迹设计、频率响应设计等。 其特点是主要研究系统的动态性能，在时域和频域内研究系统的稳定性、准确性、快速性，对模型参数不敏感，而缺点是不适用于时变系统、多变量系统，难以揭示系统的深刻特性，从某种意义上来说可以认为是黑箱控制，只管输入和输出。

现代控制理论是在经典控制理论的基础上发展起来的一种控制方法。它利用先进的数学工具，如线性代数、状态空间法、最优控制等，处理系统的非线性、时变和多变量等问题。现代控制理论中常见的算法包括状态反馈控制、状态观测器设计、最优控制、自适应控制等。 其特点是不单纯限于闭环，而增加了学习环和适应环，其缺点是对控制对象模型要求较高，需要精确建模。

智能控制理论是指利用人工智能技术（如机器学习、模糊逻辑、神经网络等）进行控制的方法。它可以处理非线性、时变和复杂系统，能够实现自主学习和自适应调整。智能控制理论中常见的算法包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法优化控制等。 是一种面向未来的控制理论。

而机器人的发展历程则相对较短，不到百年。 1967 年日本召开的第一届机器人学术会议上，人们提出了两个有代表性的定义。一是森政弘与合田周平提出的： “机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴隶性等 7 个特征的柔性机器”。从这一定义出发，森政弘又提出了用自动性、智能性、个体性、半机械半人性、作业性、通用性、信息性、柔性、有限性、移动性等 10 个特性来表示机器人的形象；另一个是加藤一郎提出的，具有如下 3个条件的机器可以称为机器人：

①具有脑、手、脚等三要素的个体；

②具有非接触传感器（用眼、耳接受远方信息）和接触传感器；

③具有平衡觉和固有觉的传感器。

该定义强调了机器人应当具有仿人的特点，即它靠手进行作业，靠脚实现移动，由脑来完成统一指挥的任务。非接触传感器和接触传感器相当于人的五官，

使机器人能够识别外界环境，而平衡觉和固有觉则是机器人感知本身状态所不可缺少的传感器。

机器人发展大抵分为三个阶段：

①第一代机器人：示教再现型机器人。 1947 年，为了搬运和处理核燃料，美国橡树岭国家实验室研发了世界上第一台遥控的机器人。 1962 年美国又研制成功PUMA 通用示教再现型机器人，这种机器人通过一个计算机，来控制一个多自由度的机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样机器人可以重复地根据人当时示教的结果，再现出这种动作。比方说汽车的点焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重复这样一种工作。

②第二代机器人：感觉型机器人。示教再现型机器人对于外界的环境没有感知，这个操作力的大小，这个工件存在不存在，焊接的好与坏，它并不知道，因此，在 20 世纪 70 年代后期，人们开始研究第二代机器人，叫感觉型机器人，这种机器人拥有类似人在某种功能的感觉，如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉等，它能够通过感觉来感受和识别工件的形状、大小、颜色。

③第三代机器人：智能型机器人。 20 世纪 90 年代以来发明的机器人。这种机器人带有多种传感器，可以进行复杂的逻辑推理、判断及决策，在变化的内部状态与外部环境中，自主决定自身的行为。

三、 机器人与控制理论的结合

目前常见的机器人控制方式有以下几种：

①操作型机器人：能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动，用于相关自动化系统中。

②程控型机器人：按预先要求的顺序及条件，依次控制机器人的机械动作。

③示教再现型机器人：通过引导或其他方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。

④数控型机器人：不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。

⑤感觉控制型机器人：利用传感器获取的信息控制机器人的动作。

⑥适应控制型机器人：机器人能适应环境的变化，控制其自身的行动。

⑦学习控制型机器人：机器人能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。

⑧ 智能机器人：以人工智能决定其行动的机器人。

然而这是较为粗糙的说法，其说明的实际上是按照如何使用来进行划分，并不能说与控制理论密切相关。

我认为机器人与控制理论结合方向有：

运动控制、 感知与反馈、 路径规划与优化、 自适应控制、 协调与合作、 机器人学 ，也只有实现了这些方面的智能化才可能成为智能机器人。

四、个人看法与杂谈

目前行业普遍的控制理论都是基于底层 FOC 实现矢量控制电机，中间层采用PID 控制，上层采用现代控制理论诸如 MPC、 LQR 等，部分先行者会采取一些人工智能方面的控制技术。

然而，人工智能并不是解决一切的灵丹妙药，不是说将人工智能，大数据与机器人结合一下所有问题就得到了解决，事实上这其中有着一个巨大的横沟，这就是人工智能决策与本体控制之间的中间层如何实现。 我认为机器人的技术层面是层叠式的，最底层是机械层，中间层是电控层，上层是算法层，人工智能也好视觉、激光雷达也罢，都只是最上面的一层，而机器人就像金字塔一样，上层非常宽而下层极短是难以稳定的， 如何实现更快的通讯与决策是机器人更进一步的关键，此外用于机器人的人工智能也需要专门训练，如果只是在机器人上面放一个对话的大模型人工智能那很难说是将人工智能用于解决机器人的问题，只是简单的组合，智能机器人追求的是深度融合，即自主决策自主学习自主控制，自己摔倒了多摔几次就明白怎么站立了，如果从控制理论的角度来说就是会自己调参建模，这无疑是困难的，智能机器人的前进道路有相当多的技术问题需要解决，从本体构造到智能控制再到全局协调优化，每一个方面都需要实现才能最终实现智能机器人。 目前就我了解到的较为先进的控制方法有模糊/专家 PID，其中就运用了机器学习的成分，这是一个真正的结合，也的确算得上一定的智能化，只不过没有那么容易在日常生活中感知。

随着波士顿动力停止开发人形机器人 Atlas 之后， 有人说一个时代结束了，人形的机器人又会陷入到相当一段时间的停滞，的确，人形机器人这一狭义上的机器人代表了机器人的最高技术与最前沿，而随着他的停止人们对于机器人的前景又陷入了怀疑，也许人形机器人并不是对的方向，又或者人类当前的技术不够成熟而机器人技术相当时间内都会陷入瓶颈。 事实上机器人的发展取决于大量的基础学科， 是一个复杂的综合产物， 有很多突破不是在机器人上出现而是其他领域突破的蔓延产物， 现代机器人建立在一个复杂且先进的科学技术体系上， 其背后依仗着多学科交叉， 而具体实现又离不开工业化进程， 可以预见， 在机器人具备充分的市场化条件前都难以实现产业爆发式增长与摩尔线程般的技术进步速度。 的的确确， 就像老师所言， 三十年前做机器人的都饿死了， 机器人的技术需要积累到一定程度实现质变突破从而变为风口， 而这一天还遥遥无期， 但这并不是代表着我们就应当放弃机器人产业， 就像那句话所说的“Wir müssen wissen. Wir werden wissen”， 是的， 面对机器人科学的星辰大海， 我们必须知道， 我们终将知道