传统控制方法

运动学/动力学建模

  • DH 参数表
  • 运动学方程
  • 拉格朗日方程

轨迹规划

  • 三次样条插值
  • B 样条曲线
  • 速度/加速度约束

反馈控制

  • PID 控制
  • 状态观测器

ROS 控制框架

ros_control

  • 硬件抽象层
  • 控制器接口
  • 位置/速度/力矩控制

ros2_control

  • 实时控制架构
  • 100Hz-1kHz 控制频率
  • 硬件抽象层

MoveIt

  • 运动规划（OMPL）
  • 逆运动学
  • 轨迹插值
  • 碰撞检测

强化学习框架

Gymnasium (OpenAI Gym)

  • 标准环境接口
  • 机器人仿真环境

Stable Baselines3

  • PPO、SAC、DQN 算法

RLlib

  • 分布式训练
  • Ray 框架

高性能仿真

  • Isaac Gym：GPU 加速
  • MuJoCo：连续控制
  • PyBullet：轻量级

学习控制案例

  • Dactyl：五指机械手
  • Habitat：室内导航
  • TF-Agents

小结

方法优势场景
传统控制可靠、可解释工业应用
强化学习适应复杂任务前沿探索