控制的未来在哪里？
控制的未来在于用更抽象而深刻的科学来取代直觉和艺术，并应用到跨学科的工程问题中去。随着控制学习深入，直觉的分量就越来越少。但总是在最后需要经验和调试，我们能用的工具太少了。 1. 最初学反馈和受控系统，从单一反馈模型开始，教PID控制器的调参方式，以大量经验和直觉为主导； 2. 再学了受控系统模型，在线性时不变系统中用频域分析的方式建立传递函数，就能用前馈控制降低反馈控制的误差范围，调试变快，但还是得调PID参数； 3. 再继续学全反馈控制，以摆放闭环极点到负轴的方式来设计控制器，终于不用调PID参数了，也摆脱了单一反馈模型，模型更灵活了。然而极点放在哪？还是靠经验； 4. 再继续学主导极和根轨迹，放置极点总算有个逻辑了，但最终确定位置还得靠直觉。而且这套分析方式还只对单输入单输出，线性时不变，还做了识别，参数全的系统比较有效。  这算是传统控制的内容，非常多地依赖直觉和艺术，难以教授，也难以规模化。随着全稳定控制器的研究，在状态空间上用优化的方法把控制引入了现代控制： 5. 用了最优控制，终于能在所有稳定的控制器里挑一个最好的了，基于一个状态空间，可以用线性二次控制器，通过迭代求解连续或离散代数Riccati方程来找到反馈量。然而迭代的第一项Q和R矩阵，以及状态空间的状态还是得靠物理直觉来找，靠经验去试； 6. 这都还是线性时不变系统，线性时变系统的工具更少，要是到非线性系统，那我暂时只知道一个李雅普诺夫方程，来得到系统的稳定性。至于怎么找到一个系统对应的李雅普诺夫方程？你已经猜到了，依旧靠物理直觉，经验和艺术。  我感觉现在控制理论已经得到广泛的应用了，大疆的四旋翼里六层的串级控制器，波士顿动力第二代人形机器人三十个自由度，九十个状态空间的线形时变二次控制器，一个一个控制上的突破都在改变我们这个物理世界。然而控制理论能否突破现在依靠物理直觉和经验，能否突破小作坊一样一个一个设计控制器的现状，能否突破非线性系统里缺乏统一工具的现状，也许才是控制理论的未来。  ---------------------------20170314 更新------------------------ [1]  arXiv:1603.00622 [cs.LG] , PLATO: Policy Learning using Adaptive Trajectory Optimization.  ------------------------20181028 ------------------------------------- 我Control啥都不懂。