2020年你的控制理论研究有什么收获和感悟？ 第1页

又工作了一年，由于最近一年专注于硬件研发，加上本来就不怎么会控制理论，上的课又是传感器，一时间想说的很多，但是做的都太浅，也不知道该说什么了。2020年我倒是带着研究生发了几篇水下机器人控制的简单的文章，相对注重实验，没什么高深理论。加上前几天研究生开题，有些见闻，就从师生的角度谈谈控制理论和应用的一些体会吧。现在的学生确实比我上学的时候素质高了很多，动手实践能力和理论学习能力都很强，但是也还是有些不足。

1.学生不懂控制问题的出发点，提出的控制方法往往是生搬硬套。比如水下机器人，不顾控制的任务以及机器人动力排布的特点，为了创新而创新，姿态估计能用ukf就不用kf，轨迹控制能用强化学习就不用pid，姿态控制能用mpc，adrc这些看起来稀奇的名词，就不用pid。其实那个水下机器人用的现成的mems单元就已经把姿态解算好了，没必要再做一遍ukf；轨迹跟随控制其实用mpc更好，pid很多时候也够用，反而是强化学习很难达到好的效果；姿态控制也是，mpc本来就不是抗扰著称，adrc毁誉参半就不说了。

2.提出控制方案后不考虑实验环境能否达到。很多做抗扰的，但是我们自己的水池是没有造流能力的，这就使得试验方案无法进行；我还看到过学生做过一个挺复杂的滑模算法，用的是全状态反馈，还都各个系统参数已知，根本就无法落地，只能在simulink里面跑一跑；轨迹跟踪的就更尴尬，没有室内定位装置，导致轨迹跟踪无法实现。诸如此类的现实限制因素，使得学生提出的各种想法最多只能跑仿真，本来就是用的现成理论，又无法实验验证，工作的最终质量自然不高。

3.基本工不扎实，且急于求成。很多对于经典理论都没能掌握，就急着出成绩，这个危害自不必多说了。论文撰写技巧也不过关，很让人头疼，也没什么好办法。

说完了不足也说说一些小的进步吧，凭借着一台简陋的，成本几千块的rov，还是写出来了几篇文章，也算是把个人写作技巧发挥出来了吧；mpc也玩了玩，对于一个执行器各向异性的特点做成了互补约束的形式，效果也还过得去；博后期间的另一篇陀螺的论文总算是发出来了，证明了即使是对系统进行稍微细致一点的分析，而不是盲目调参，就会有着更为显著的提升。总的来说，和控制理论走的确实是越来越远了，对于新知识吸取能力逐渐衰退。。

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