本书系统讲解了智能运动控制领域的核心理论、先进算法与工程应用，围绕机器人、无人机和自动驾驶三大典型平台，构建一套通用的智能运动控制知识体系。本书首先介绍了运动控制的基础概念与发展趋势，包括控制架构分类、智能感知—决策—执行闭环设计等核心内容；随后依次讲解位置控制、速度控制、轨迹规划、智能PID演进、振动抑制等关键模块，配合大量基于ROS、Fym、Carla、CVXPY等平台的真实仿真项目，帮助读者理解控制系统从建模到实现的全过程。全书还特别引入了深度强化学习、模糊控制、元学习、数字孪生、事件触发等前沿技术，体现了智能运动控制与AI深度融合的应用趋势。
书中大量配套实战案例，全面覆盖工业与研究实际需求，贴近真实应用场景。本书内容全面兼顾原理解析与项目实践，是学习智能运动控制技术的良好教程。
本书适合具备Python基础、掌握基本控制理论或机器人系统知识的读者阅读，尤其适合人工智能、控制工程、机器人技术、自动化系统等方向的工程师、研究人员和开发者，也可作为高校控制类课程、AI与自动驾驶专业课程的教学参考书。

第1章 运动控制基础与前沿技术概览
1.1 运动控制基础 001
1.1.1 智能运动控制的定义与演进 001
1.1.2 机器人/ 无人机/ 自动驾驶的共性控制需求 002
1.2 控制算法分类与前沿趋势 003
1.2.1 经典控制算法 004
1.2.2 数据驱动控制 005
1.2.3 非线性鲁棒控制 006
1.2.4 云边协同运动控制架构 008
1.3 智能感知- 决策- 执行闭环 009
1.3.1 高精度传感器融合 009
1.3.2 新型执行器技术 010
1.3.3 实时通信协议 012

第2章 位置控制与先进方法
2.1 高精度位置控制框架 014
2.1.1 多源干扰下的鲁棒定位 014
2.1.2 手术机器人/ 空间机械臂案例 016
2.2 前沿控制算法实战 026
2.2.1 移动机器人PID 控制器 026
2.2.2 自适应滑模控制 031
2.2.3 基于深度强化学习的位控优化 037
2.3 基于Fym 的无人飞行器位置控制系统 045
2.3.1 控制算法 045
2.3.2 动力学模型 049
2.3.3 基于非线性飞行器模型的飞行控制仿真测试 052
2.3.4 基于自适应反演滑模控制器的仿真测试 056
2.3.5 基于非线性动力学和积分滑模控制的仿真测试 057
2.3.6 基于自适应鲁棒滑模控制的线性仿真测试 061
2.3.7 基于自适应ISMC 控制的无人机非线性控制实验 062
2.3.8 基于ISMC 控制的无人机线性模型控制实验 062
2.3.9 基于自适应鲁棒滑模控制的非线性仿真测试 062
2.3.10 基于LQR 控制的非线性仿真测试 062

第3章 速度控制与动态响应优化
3.1 高速动态系统控制挑战 063
3.1.1 电动汽车轮毂电机控制 063
3.1.2 无人机集群编队调速 064
3.2 智能速度控制算法 065
3.2.1 模型预测控制实时优化 065
3.2.2 基于神经网络的扰动补偿 071
3.2.3 事件触发控制节能策略 080
3.3 实战系统开发 086
3.3.1 电机故障下的容错控制 086
3.3.2 自动驾驶Carla 速度协同控制 092
3.3.3 无人机速度控制器 101

第4章 轨迹规划与智能优化
4.1 传统路径规划算法 115
4.1.1 Dijkstra 算法 115
4.1.2 A* 算法 116
4.1.3 Bellman-Ford 算法 117
4.1.4 D* 算法 118
4.1.5 D* Lite 算法 119
4.1.6 综合实战：智能导航路径规划系统 119
4.2 轨迹规划算法的优化 128
4.2.1 轨迹规划优化方法 129
4.2.2 粒子群优化 129
4.2.3 萤火虫算法 137
4.3 现代轨迹规划 146
4.3.1 高维状态空间搜索技术 147
4.3.2 不确定性环境下的机会约束规划 147
4.3.3 综合实战：基于机会约束规划的改进型RRT* 148

第5章 PID 控制的智能化演进
5.1 新型PID 架构 154
5.1.1 模糊自适应PID 154
5.1.2 分数阶PID 162
5.2 参数自整定技术 167
5.2.1 强化学习在线调参 167
5.2.2 数字孪生辅助调试 178
5.2.3 神经网络技术的应用 186

第6章 加速度控制与振动抑制
6.1 常用的加速度控制算法 195
6.1.1 经典控制算法 195
6.1.2 现代控制算法 196
6.1.3 综合实战：经典控制算法在二阶系统中的对比 197
6.2 前沿控制算法 201
6.2.1 辅助算法：卡尔曼滤波算法 201
6.2.2 基于深度学习的振动特征提取 202
6.2.3 压电作动器模型预测控制 207
6.2.4 模糊控制 213
6.3 高动态系统控制 219
6.3.1 纳米级精密定位振动抑制 219
6.3.2 飞行器主动振动控制 224
6.4 基于多普勒频移和WLS 的卫星速度估计系统 230
6.4.1 准备工作 230
6.4.2 位置估计和速度估计 231

第7章 系统稳定性与安全控制
7.1 智能稳定性保障 240
7.1.1 基于李雅普诺夫的深度网络控制器 240
7.1.2 安全屏障函数设计 248
7.2 四旋翼容错控制 256
7.2.1 电机失效下的姿态重构 256
7.2.2 基于强化学习的故障适应 266

第8章 深度学习驱动控制
8.1 端到端运动控制 281
8.1.1 视觉- 控制联合学习 281
8.1.2 transformer 运动决策网络 288
8.2 综合实战：基于深度学习的智能运动控制仿真系统 295
8.2.1 项目功能和技术亮点 295
8.2.2 深度学习模型的应用 296
8.2.3 框架设计 296
8.2.4 创建plant 模型 300
8.2.5 PID 和神经网络控制器 306
8.2.6 RNN 线性化电路控制器 312
8.2.7 系统调度 314
8.2.8 基于PID_static_FOPDT 电路模型的控制可视化 318
8.2.9 基于RTCFL_RNN 电路模型的控制可视化 318

第9章 基于人工智能和机器人操作系统的全向驱动的机器人控制系统
9.1 背景介绍 321
9.2 技术栈：AI 和ROS 321
9.3 机器人运动轨迹和控制逻辑 322
9.3.1 启动文件 322
9.3.2 机器人控制器 323
9.3.3 升级的机器人控制器 327
9.3.4 记录位置信息 332
9.4 机器人运动控制和状态管理 338
9.4.1 启动文件 338
9.4.2 生成环境 339
9.4.3 机器人运动控制 339
9.4.4 升级的运动控制逻辑 343
9.5 调试运行 348

第10章 通用具身智能物理生成系统

在人工智能和自动化技术飞速发展的今天，智能运动控制系统正逐步成为机器人、无人机和自动驾驶等智能体的“神经中枢”。无论是机械臂在微米级精度下完成操作，还是四旋翼无人机在风场扰动中稳定悬停，又或是自动驾驶汽车在城市道路上自主规划路径与动态避障，背后都依赖于一个高效、高鲁棒性、智能化的运动控制系统。
过去十年，随着控制理论、深度学习、强化学习与嵌入式系统等技术的交叉融合，运动控制的实现方式已从以PID为代表的经典方法，迈向以深度强化学习、模型预测控制、自适应滑模控制等为核心的智能控制阶段。与此同时，开源生态和仿真平台（如ROS、Fym、Carla、PyBullet等）的日益成熟，也极大地推动了运动控制技术从理论研究走向实战落地。尤其在机器人、无人机、自动驾驶三个典型应用场景中，运动控制不仅是保障系统稳定性、安全性和高响应性能的关键，更是高层智能决策和低层物理交互之间的桥梁。
本书正是在此背景下应运而生，旨在为读者提供一套面向实战、覆盖全面、技术先进的智能运动控制学习路径，从传统控制到前沿算法，从数学建模到系统仿真，从局部控制到全局任务调度，全面涵盖了智能运动控制的关键要素与落地方案。
一、本书的特色
为了满足不同层次读者的学习需求和实际项目的落地需求，本书在内容编排与结构设计上作出了以下几大创新与优化。
1. 多平台融合，紧贴主流开发生态
本书广泛采用ROS 2、Fym、Carla、PyBullet、CVXPY 等开源平台与仿真工具，实现真实物理建模与智能算法融合，贴合工业与科研的主流开发方式。
2. 理论与实践并重，算法配套完整实验
书中涉及经典控制（如PID、LQR）、现代控制（如MPC、滑模控制、容错控制）、AI算法（如深度强化学习、Transformer控制器、CBF屏障函数）等技术，均配有完整代码、建模过程与仿真图示，使读者“知其然，亦知其所以然”。
3. 场景覆盖全面，强调通用控制能力迁移
书中项目涵盖机器人末端控制、无人机飞行调度、自动驾驶协同车速控制、多足机器人后空翻、基于YOLO与KF的目标跟踪等真实工程场景，帮助读者建立跨平台、跨任务的通用控制建模与部署能力。
4. 深度融合AI技术，体现控制系统智能化演进路径
本书系统介绍了控制系统如何与AI技术融合，包括模糊控制、神经网络扰动补偿、强化学习PID参数整定、Transformer路径规划、数字孪生控制系统等，展现“控制+智能”的新一代工程范式。
5. 编排合理，适合不同类型的读者群体
全书分章节由浅入深、逻辑清晰，既适合高校教师讲授课程，也适合企业团队技术培训，亦可作为研究人员和开发者的项目参考手册。
二、本书的读者对象
本书面向对智能控制系统感兴趣的工程开发者、研究人员与高校学生，具体适合以下几类读者：
控制工程、自动化、人工智能、机器人方向的研究人员与在读研究生；
从事无人机、机器人、自动驾驶、智能制造等领域的工程开发者与系统集成师；
具有一定Python/C++基础，希望掌握更接近物理世界的建模与控制方法的AI算法工程师；
参与ROS、Carla、PyBullet等开源项目，希望快速上手控制系统集成的开发者；
希望拓展知识广度、从传统控制转向AI智能控制领域的转型工程师与团队技术骨干。
本书由陈强、程怡安编写，其中山西晋中理工学院的程怡安负责第1、2、3、6章的编写，共计约20万字；陈强负责其余章节的编写及统稿工作。本书在编写过程中，得到了多位业界专家、高校教师和一线工程师的指导与支持。在此，谨向所有给予帮助和鼓励的同行、编辑及家人致以最诚挚的感谢。由于作者水平所限，书中难免存在不足之处，欢迎各位读者批评指正，帮助本书不断完善。
愿本书成为您深入理解运动控制、掌握AI控制系统开发的得力助手！

著者