1樓：閒雅且溫柔丶小白楊
談到控制演算法，有人說路徑規劃，有人說機械人運動學，還有人說卡爾曼濾波器。
神經網路，蟻群卜激帶演算法。
或者粒子群優化演算法。
我擦，這哪是控制演算法，完全不是乙個層面的東西，至少不屬於狹義上的控制鉛散演算法。那上面那些東西屬於啥，搞控制的喜歡對系統分層，一般分為決策優化層和控制層。路徑規劃，機械人運動學都屬於決策優化層的東西，在這一層進行全域性的規劃和優化，最後生成控制指令，傳給控制層，控制層通過閉環反饋實現對指令的跟蹤。
控制演算法，控型蘆制的是訊號，訊號是連續量，比如電壓，電流，轉速，功率，溫度，等等，說到底訊號就是乙個物理量。
在乙個域（時間或者空間）上。系統是啥，系統就是訊號到訊號的變換，比如最普通的直流電機，我加乙個電壓訊號給電機，然後電機的轉速訊號慢慢公升到乙個固定值，這裡電機就是乙個系統，它實現了電壓訊號到轉速訊號的變換，改變電壓，轉速訊號也會隨著改變。<>
2樓：網友
經典控制設計方法，都是針對單輸入單輸飢滑出系統的頻域設計方法簡單的系統，用根軌跡法，分析控制引數變化對系統效能的影響。複雜的系統，用波特圖法，去看相頻裕度和幅爛櫻臘頻裕度的大小，以及頻寬。現代控制系統設計方法，是針對多輸入多輸出的系統建立頌物在狀態方程之上的，這方面研究的不多，不敢妄加評論。
由於pid應用的太廣，所以形成了自己獨特的整定方法pid就是針對單輸入單輸出系統的，站在頻域角度去設計的，有一些經典的引數整定方法，比如zn等，還有好多好多，為啥應用這麼廣，因為簡單實用。<>
3樓：舞合恆
講乙個效果很震撼的現在的機械人運動控制，基本上都答數是針對某乙個或某一類動作進行設計，以仿人機械人為例，乙個踢球動作就有上百上千清孝首篇學術**在研究。而人工智慧機器學習這些，在實際機械人運動控制、規劃中的使用還基本上侷限於學習個模型引數程度的水平。用演算法根據環境和機械人狀態自動生成動作？
似乎還很遙遠。直到我看到這個研究：contact-invariant trajectory optimization一句話，對於任意結構的機械人，任意初始姿態位置，只要指定了末狀態，演算法可以自動生成符合物理規律的，機械人全身動作。
不只是走兩步，站起來這麼簡單，甚至有爬樓梯、倒立、兩人配合攀登等等。想聽原理的話，簡單說來，用軌跡優化，特殊之處是用加附加變數的方式把各個接觸面的接觸情況也編碼進整個模型的「狀態」裡，並使用「軟化」 的接觸動力學模型，把運動規劃這個本來包含很多不連續處（比如撞擊，其實任何接觸面的變化都意味著系統動力學特性的突變）的問題表述成乙個連續、無約束的凸優化問題。接著調整動作函式，增加 actor 選擇打分高的動作的概率；調整價值函式，使得價值函式更符合環境給予獎勵的期望。
一開始 actor 隨機動作，critic 隨機打分。反覆迭代後，critic 打分越來越準，actor 表現越來越好。目前 ac 已經可以控制一階慎盯倒立擺。
在用 ac 的時候不需要對系統建模，更無需 care 引數辨識，就是這麼玄學。雖然嚴格說來演算法對實際環境做了不少假設和簡化，但它解決的問題還是非常有價值，給人以啟發的。<>
控制演算法都有哪些
4樓：kitty小小貓
控制演算法分為模糊pid控制演算法和自適應控制演算法。各自的特點如下：模糊pid控制演算法的特點：
1、簡化系統設計的複雜性，特別適用於非線性、時變、滯後、模型不完全系統的控輪尺鬥制。
2、不依賴於被困悔控物件的精確數學模型。
3、利用控制法則來描述系統變數間的關係。
4、不用數值而用語言式的模糊變數來描述系統，模糊控制器不必對被控制物件建立完整的數學模式。
5、模糊控制器是一語臘磨言控制器，便於操作人員使用自然語言進行人機對話。
6、模糊控制器是一種容易控制、掌握的較理想的非線性控制器，具有較佳的魯棒性。
適應性、強健性(robustness)及較佳的容錯性(faulttolerance)。自適應控制演算法的特點：1、實現了控制器引數的**自動整定。
2、與常規pid控制器有相同的結構。3、採用單片微機實現了控制演算法，實用性強，可靠性好。
控制演算法的分類，各自特點都是什麼？
5樓：威威
pid控制，的模糊控制演算法，自適應控制演算法。
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