#1 楼
经典控制理论需要线性时不变系统。实际上，大多数感兴趣的机器人都具有非线性动力学。当然，许多最佳控制技术也需要线性系统。例如，LQR代表线性二次调节器，这意味着它具有二次成本函数，并为具有线性动力学的系统提供了最佳控制。在两种情况下都可以通过线性化动力学来处理。在经典控制技术的情况下，将动力学线性化会使所有保证无效，并且用于分析稳定性和调整增益的工具通常不起作用。在最佳控制方法的情况下，只要近似误差很小，则生成的控制通常仍将是良好的。通常，尝试尝试不同的方法通常会有所帮助。或者，您可以考虑使用非线性控制方法。评论
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好吧，即使在线性度明显偏离的情况下，与最佳控制方法相比，线性分析工具（例如线性控制器）也要广泛使用。
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– Ugo Pattacini
2014年12月28日23:11
$ \ begingroup $
我不理解您想用您的评论Ugo说些什么。我给你留下一两个字的印象。您是否愿意澄清？
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– DaemonMaker
2014年12月29日15:42
$ \ begingroup $
我确实只是想淡化人们从您的回答中得到的印象，即工程师倾向于不将线性分析应用于非线性问题。的确，我们失去了很多保证，但是由于反馈的影响，线性控制器（例如PID）非常强大，而且线性化过程经常代表对实际工厂的良好估算。尤其是与非线性优化方案相比，与最优控制技术相比，PID的使用仍然更多。而已
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– Ugo Pattacini
2014年12月29日15:59
$ \ begingroup $
我了解。我不确定我的帖子对您有什么印象，我认为工程师通常不应用线性分析。但是，我感谢您所做的澄清，以便其他人不会有这种印象。
$ \ endgroup $
– DaemonMaker
2014年12月29日下午16:16
#2 楼
机器人路径规划本身就是一个领域。有人在研究将基于最优非线性模型的预测控制与路径规划相集成，但是这些工具尚未真正准备就绪。熟悉该领域的一个好地方是浏览Steven Lavalle的免费路径规划书：http://planning.cs.uiuc.edu/
之后那你应该有一个想法，你想了解什么样的算法，寻找现有的代码，实现自己的代码，等等...
#3 楼
有关更多详细信息，请参阅Lavalle的书，与此同时，一些基本术语....路径是一系列机器人姿势。轨迹是时间-姿势对的序列。路径规划会创建路径，并且控制方法（经典，最优，自适应等）会产生轨迹。
例如，当您计划从家到公司的路线时，您会想到要走的路。这就是您的道路，您只是进行了道路规划。当您踏上旅途时，您便在特定的地点和特定的时间。那就是你的轨迹。
用于生成路径和轨迹的工具集有所不同。您根据目标和汽车的物理尺寸来规划路径。通过遵循路径（减少误差）并推动油门踏板和制动踏板并转动方向盘来创建轨迹。
希望有帮助。
#4 楼
除了有助于将规划与控制区分开的明确答案外，我还要强调一点，基于极点布置（例如PID）和最佳控制技术（例如LQR）的经典方法可以响应不同的设计要求：前者的方法更着重于改变闭环系统的瞬态动力学特性（更快或更慢的响应），因此它们为消除干扰提供了一种原理方法。因此，关键特性是：频率分析，瞬态响应，稳态误差，鲁棒性裕度，增益调整的简便性。
后一种方法更多地集中在满足某些给定的整体目标上，例如符合目标例如在整个轨迹上计算出的最大控制力水平或在最短时间内达到的最终位移；因此，关键特征是：控制输出的范围，状态反馈，整体性能。
但是，由于在LQR设计中设置适当的成本函数所遇到的困难，极点放置技术是首选，如上所述在Wikipedia中。
评论
您在谈论路径跟随吗？路径规划和控制法则是两件事。这个问题太广泛了。就像您要一本书的摘要。