一、課程概述與目標

計算機控制技術是機器人方向的核心課程，旨在培養學生掌握機器人系統的控制原理、硬件設計與軟件實現能力。2019版課程強調理論與實踐并重，重點涵蓋數字控制理論、傳感器接口、運動控制算法以及實時操作系統在機器人中的應用。

二、核心理論補充資料

1. 數字控制基礎

• 離散系統建模：Z變換與差分方程，重點理解采樣周期對穩定性的影響。

• 控制器設計：PID數字實現、最少拍控制、狀態空間設計，需掌握離散化方法（如雙線性變換）。

• 穩定性分析：勞斯判據的離散推廣（朱利判據），以及李雅普諾夫方法在非線性機器人系統中的應用示例。

1. 機器人運動學與控制

• 正/逆運動學計算：補充D-H參數法的編程實現案例（附MATLAB/Python代碼片段）。

• 軌跡規劃：多項式插值、樣條曲線在關節空間與笛卡爾空間的應用對比。

• 力控制基礎：阻抗控制與導納控制模型，結合六維力傳感器數據解讀。

1. 實時系統與嵌入式平臺

• RTOS（如FreeRTOS）任務調度原理：優先級反轉問題及解決方案。

• 硬件接口擴展：補充STM32系列MCU的編碼器接口、PWM生成配置要點。

三、實踐環節重點說明

1. 仿真實驗

• 推薦使用ROS（Robot Operating System）+Gazebo進行機器人運動控制仿真，重點練習控制器節點通信與TF坐標變換。

• MATLAB/Simulink模塊化建模：提供倒立擺、機械臂案例的Simulink模型剖析。

1. 硬件實驗

• 直流伺服電機位置控制實驗：強調編碼器反饋校準與PID參數整定方法（試湊法與Ziegler-Nichols法對比）。

• 多傳感器融合示例：結合超聲波、IMU數據的避障算法實現流程。

1. 項目開發規范

• 代碼版本管理（Git基礎操作）、硬件調試日志記錄模板、控制系統安全冗余設計原則。

四、復習建議與考核重點

1. 理論復習脈絡

• 以“信號采集→控制器計算→執行機構輸出”為主線，串聯傳感器特性、離散化誤差、控制算法穩定性、驅動電路設計等知識點。

• 重點辨析經典控制（頻域）與現代控制（狀態空間）在機器人應用中的適用場景。

1. 實踐能力考核

• 編程題：典型題型包括基于給定API編寫軌跡跟蹤函數、調試通信協議（如CAN/UART）數據解析代碼。

• 系統設計題：針對搬運、巡檢等機器人任務，要求繪制控制系統框圖并說明關鍵模塊選型依據。

1. 常見誤區提醒

• 勿混淆關節空間控制與任務空間控制的目標差異。

• 注意離散控制器設計中“虛假頻率”現象的產生條件。

• 嵌入式編程中需明確區分阻塞與非阻塞代碼對實時性的影響。

五、拓展資源推薦

• 開源項目參考：Stanford Pupper四足機器人源碼（Python/C++）、MIT Mini Cheetah控制器文檔。
• 學術前沿：2018-2019年IEEE ICRA會議中關于學習控制（如模仿學習）、多機器人協同的精選論文摘要。
• 工具更新：2019版ROS Melodic特性說明、MATLAB Robotics System Toolbox新函數集。

---
本資料基于2019年教學大綱修訂，側重查漏補缺，建議結合教材《機器人學導論》（Craig著）、《計算機控制技術》（劉建昌著）及實驗室操作手冊同步學習。實踐中需注重安全規范，理論推導建議配合仿真驗證以加深理解。