第一部分
绪论

第1章
机器人动态控制系统的利用和学习——概述

本章以一种简化的方式介绍了将在本书其余部分全面展开的核心概念。首先介绍了在自由空间中规划轨迹时存在的问题，并解释了使用动态系统（Dynamical System，DS）进行规划的优点。动态系统在控制机器人空间路径的时间演化上用常微分方程表示。这种解决方法（闭环形式）对机器人路径的规划是有利的，因为它提供了一种即时生成新轨迹的现成方法，而无须重新规划。这种方法特别适合应对机器人沿预定轨迹运动时遇到干扰需要做出快速响应的情况。本书将通过各种图示来阐述，并通过手写和MATLAB仿真将动态系统与替代方法进行对比，从而展现动态系统的优点。本书进一步介绍了动态系统如何通过耦合机器人的控制律来轻松地协调控制多个机器人。动态系统可以通过外部乘法函数进行调节。本书说明了如何使用这种调节来改变原始动力（例如，躲避障碍物或控制施加在物体上的力），并解释了当与阻抗控制相结合时，如何通过调节动态系统实现闭环扭矩的控制。

动态系统可以在设计或使用阶段被塑造成多种形式。塑造过程是通过修改描述动态系统的常微分方程的参数和形式来完成的。而这需要通过学习来完成。正如我们将在本书中看到的，在某些情况下，可以使用现成的机器学习技术来学习动态系统。然而，通常必须修改机器学习技术，以保持动态系统的数学特性，例如稳定性和收敛性。为了更好地说明选择具有适当数学特性的动态系统和学习其参数之间的平衡，我们对每一章的内容都做了精心设计。在每一章中，首先介绍的都是由不同动态系统生成的控制类型。然后，我们将提出学习控制器参数的方法。