自适应控制

Adaptive Control进阶

运行中在线估计未知或变化的参数，并据此自动调整控制器。

自适应控制指控制器在运行中根据实际响应在线估计未知或变化的参数，并随之调整自己，基础是参数估计。常见形式有模型参考自适应控制（MRAC，让系统去跟随一个理想参考模型的响应）和自校正控制，又分直接法（直接调控制器参数）和间接法（先估对象参数再算控制器）。它和鲁棒控制的区别：鲁棒控制事先给参数变化划定范围，用一套固定控制器扛住最坏情况；自适应控制不需要预知范围，边运行边修正。机器人里的经典是 Slotine 与 Li 1987 年的算法：PD 反馈加完整动力学前馈，负载等未知参数在线估计；它利用机械臂动力学的结构，不需测关节加速度，也不用对估计的质量矩阵求逆。强化学习运控里的快速运动适应（RMA）是用学习方法做类似的事。