一、课程概述与目标

计算机控制技术是机器人方向的核心课程，旨在培养学生掌握机器人系统的控制原理、硬件设计与软件实现能力。2019版课程强调理论与实践并重，重点涵盖数字控制理论、传感器接口、运动控制算法以及实时操作系统在机器人中的应用。

二、核心理论补充资料

1. 数字控制基础

• 离散系统建模：Z变换与差分方程，重点理解采样周期对稳定性的影响。

• 控制器设计：PID数字实现、最少拍控制、状态空间设计，需掌握离散化方法（如双线性变换）。

• 稳定性分析：劳斯判据的离散推广（朱利判据），以及李雅普诺夫方法在非线性机器人系统中的应用示例。

1. 机器人运动学与控制

• 正/逆运动学计算：补充D-H参数法的编程实现案例（附MATLAB/Python代码片段）。

• 轨迹规划：多项式插值、样条曲线在关节空间与笛卡尔空间的应用对比。

• 力控制基础：阻抗控制与导纳控制模型，结合六维力传感器数据解读。

1. 实时系统与嵌入式平台

• RTOS（如FreeRTOS）任务调度原理：优先级反转问题及解决方案。

• 硬件接口扩展：补充STM32系列MCU的编码器接口、PWM生成配置要点。

三、实践环节重点说明

1. 仿真实验

• 推荐使用ROS（Robot Operating System）+Gazebo进行机器人运动控制仿真，重点练习控制器节点通信与TF坐标变换。

• MATLAB/Simulink模块化建模：提供倒立摆、机械臂案例的Simulink模型剖析。

1. 硬件实验

• 直流伺服电机位置控制实验：强调编码器反馈校准与PID参数整定方法（试凑法与Ziegler-Nichols法对比）。

• 多传感器融合示例：结合超声波、IMU数据的避障算法实现流程。

1. 项目开发规范

• 代码版本管理（Git基础操作）、硬件调试日志记录模板、控制系统安全冗余设计原则。

四、复习建议与考核重点

1. 理论复习脉络

• 以“信号采集→控制器计算→执行机构输出”为主线，串联传感器特性、离散化误差、控制算法稳定性、驱动电路设计等知识点。

• 重点辨析经典控制（频域）与现代控制（状态空间）在机器人应用中的适用场景。

1. 实践能力考核

• 编程题：典型题型包括基于给定API编写轨迹跟踪函数、调试通信协议（如CAN/UART）数据解析代码。

• 系统设计题：针对搬运、巡检等机器人任务，要求绘制控制系统框图并说明关键模块选型依据。

1. 常见误区提醒

• 勿混淆关节空间控制与任务空间控制的目标差异。

• 注意离散控制器设计中“虚假频率”现象的产生条件。

• 嵌入式编程中需明确区分阻塞与非阻塞代码对实时性的影响。

五、拓展资源推荐

• 开源项目参考：Stanford Pupper四足机器人源码（Python/C++）、MIT Mini Cheetah控制器文档。
• 学术前沿：2018-2019年IEEE ICRA会议中关于学习控制（如模仿学习）、多机器人协同的精选论文摘要。
• 工具更新：2019版ROS Melodic特性说明、MATLAB Robotics System Toolbox新函数集。

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本资料基于2019年教学大纲修订，侧重查漏补缺，建议结合教材《机器人学导论》（Craig著）、《计算机控制技术》（刘建昌著）及实验室操作手册同步学习。实践中需注重安全规范，理论推导建议配合仿真验证以加深理解。