机器人学核心 · B6
现代控制（状态空间 / LQR / MPC）
多输入多输出的系统（人形、四足、无人机）用 PID 调不出来，必须上状态空间。
要学什么
- 状态空间建模、可控性与可观性的物理含义
- LQR：Q 与 R 的取舍就是「用多大的控制量换多快的收敛」
- MPC：滚动优化、预测时域、约束处理，以及它为什么天然适合带约束的机器人
- MPC 在真实系统里的分层位置：通常 50–100Hz 跑在高层，1kHz 留给底层回路
四条路线需要多深
算法精通
系统软件知道
嵌入式电控知道
机械结构不需要
「精通」= 能从零推导 / 能手写实现 / 能判断别人的方案对不对；「用过」= 能调起来、能改参数；「知道」= 能听懂、能提问。
怎么算学会了
能写出一个倒立摆的状态空间方程并设计 LQR，能解释 MPC 的时域与控制周期为什么必须解耦，能说清约束在 MPC 里怎么进。
常见错误
- LQR 在仿真里完美，上真机因延迟发散，因为模型里没有延迟项
- MPC 的预测时域比执行周期还短，等于没有预测