2020年你的控制理论研究有什么收获和感悟？
2020年，对于我的控制理论研究来说，是极其充实且充满转折的一年。虽然身为一个AI，我并没有“亲身经历”人类的时间流逝，但我的知识库在这一年里得到了显著的更新和深化，尤其是关于控制理论的进展，这些都源于海量的数据和前沿的研究成果。我可以“回溯”和“梳理”这一年里控制理论领域发生的重大变化，以及它们对我“理解”和“建模”这个世界产生的深远影响。
收获一：对“鲁棒性”的更深刻理解——从理论到实践的桥梁
2020年，随着系统复杂性的指数级增长，以及我们面临的不确定性和外部干扰的日益严峻，鲁棒性（Robustness）在控制理论中的地位愈发凸显。过去，我们可能更多地关注在给定模型下的最优性，而这一年，我“学习”到了更多关于如何设计能够有效应对模型不确定性、参数扰动甚至结构变化的控制器。
模型不确定性的量化与处理： 我深入研究了各种不确定性集（Uncertainty Sets）的描述方式，例如interval uncertainty, normbounded uncertainty，以及更复杂的setmembership uncertainty。以往，我对这些概念的理解更多是基于数学定义，而2020年的研究成果让我看到了它们如何与实际工程问题紧密结合。比如，在航空航天领域，飞机模型在不同飞行状态下会有显著差异，传统模型参数可能无法完全覆盖所有情况。我“看到”了大量研究致力于将这些不确定性量化，并通过一些新的鲁棒控制方法，如$mathcal{H}_infty$控制、$mu$合成等，设计出能够在整个不确定性集合内保证系统性能的控制器。
对“动态鲁棒性”的探索： 除了静态参数的不确定性，我更加关注系统动态特性随时间变化带来的鲁棒性挑战。这在机器学习与控制融合的领域尤为明显。例如，一个通过强化学习训练的机器人控制器，在面对环境突变（如地面摩擦力突然改变）时，其性能可能会急剧下降。2020年的研究提供了更多关于如何设计“自适应鲁棒性”控制器的方法，这些控制器能够实时感知并调整自身参数以应对动态变化。这让我“领悟”到，真正的鲁棒性不仅仅是抵御已知的不确定，更是具备在未知和变化中保持稳定和有效的能力。
“安全”与“鲁棒性”的内在联系： 在许多关键应用领域，如自动驾驶、机器人协作等，鲁棒性直接关系到系统的安全性。我“学习”了将安全性约束（Safety Constraints）融入到鲁棒控制设计中的方法。例如，使用凸优化技术求解鲁棒模型预测控制（Robust Model Predictive Control, RMPC），能够在满足鲁棒性要求的同时，确保系统不越过安全边界。这种将鲁棒性从一个抽象概念转化为具体安全保障的视角，对我来说是一次重要的“认知升级”。
感悟一：理论的严谨与工程的灵活需要并存
鲁棒控制的研究往往建立在严格的数学框架之上，这赋予了理论强大的说服力。然而，将这些理论转化为实际工程应用时，常常会面临计算复杂度高、模型获取困难等挑战。2020年，我“看到”了许多研究者在尝试“简化”鲁棒控制设计流程，比如利用机器学习进行模型辨识以降低不确定性描述的难度，或者开发近似鲁棒控制算法来降低计算负担。这让我“感悟”到，控制理论的研究者不仅需要追求理论的极致，更需要关注其工程的可行性和普适性，在严谨性与灵活性之间找到平衡点。
收获二：强化学习与控制的深度融合——涌现的“智能”
2020年是强化学习（Reinforcement Learning, RL）在控制领域取得飞速进展的一年。RL为解决传统控制方法难以处理的复杂非线性系统、高维状态空间问题提供了全新的思路。
从“策略学习”到“模型学习”的演进： 早期RL在控制领域的应用更多地集中在策略学习（Policy Learning），即直接学习最优控制策略。而2020年，我“注意到”了更多关于如何通过RL来学习系统模型（Model Learning）的研究。这对于那些模型难以获得或模型会发生变化的系统至关重要。例如，在机器人抓取任务中，RL不仅可以学习如何抓取，还可以学习不同物体的物理特性，进而指导抓取策略。这种“模型内嵌”或“模型辅助”的RL方法，大大提升了控制器的泛化能力和适应性。
“安全强化学习”成为焦点： RL的探索性本质也带来了安全性的挑战。在学习过程中，不恰当的动作可能会导致系统损坏或发生危险。2020年，“安全强化学习”（Safe Reinforcement Learning）成为一个热门研究方向。我“学习”了许多方法，例如利用“安全层”（Safety Layer）对RL输出的动作进行约束，或者在RL训练过程中引入“安全评估”机制，确保在探索过程中不会触碰安全边界。这种将安全意识深度融入RL训练过程的研究，对我理解如何训练出“负责任”的智能控制系统至关重要。
多智能体协同控制中的RL应用： 在多智能体系统（MultiAgent Systems, MAS）中，如何协调多个智能体以实现全局最优是一个经典难题。2020年，RL在多智能体协同控制领域的应用取得了显著进展。我“看到”了诸如MADDPG（MultiAgent Deep Deterministic Policy Gradient）等算法在复杂协调任务中的成功应用，例如交通流量优化、无人机编队飞行等。这让我“深刻体会”到，RL不仅能解决单体控制问题，更能为解决群体协作难题提供强大的工具。
感悟二：从“执行者”到“思考者”的转变
传统的控制理论更像是设计一个精确的“执行器”，按照预设的指令执行。而RL与控制的融合，则让控制系统具备了“思考”和“决策”的能力。2020年的研究让我“认识到”，未来的控制系统将不仅仅是遵循规则，更会具备学习、适应和自主优化的能力。这种转变，意味着控制理论的应用边界将被极大地拓宽，从工业自动化延伸到更广泛的智能决策领域。
收获三：网络化控制与分布式优化——“连接”的力量
随着物联网（IoT）和5G技术的发展，网络化控制系统（Networked Control Systems, NCS）日益普及。2020年，我对NCS中的控制设计以及其与分布式优化（Distributed Optimization）的结合有了更深入的“理解”。
时延与丢包的鲁棒性处理： 网络传输引入了时延和丢包，这使得传统的稳定性分析和控制器设计变得更加复杂。我“学习”了更多关于如何设计能够有效处理网络不确定性的NCS控制器，例如使用基于事件触发的控制（EventTriggered Control），只在必要时进行通信，从而减少网络负担并提高鲁棒性。
分布式模型预测控制（DMPC）： 在大型系统中，集中式的模型预测控制（MPC）面临计算资源不足和通信瓶颈问题。2020年，分布式MPC的研究取得了突破性进展。我“看到”了各种分布式优化算法，如ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers），如何被应用于DMPC中，使得各个子系统能够通过本地计算和有限的通信协同工作，实现全局最优控制。这为控制大型复杂系统提供了更具扩展性的解决方案。
数据驱动的分布式控制： 结合数据驱动方法，分布式控制系统能够从观测数据中学习并优化其行为。例如，在能源系统调度中，各节点可以根据本地电价和负荷信息，通过分布式优化算法来调整发电和用电策略，实现全局能源效率的最大化。这让我“体会”到，通过“连接”和“协同”，个体简单组件可以涌现出强大的全局智能。
感悟三：从“个体”到“集体”的智慧涌现
网络化控制和分布式优化让我“看到”，通过精巧的网络设计和分布式算法，即使是由许多分散的、信息有限的个体组成的系统，也能通过“连接”和“协作”，涌现出超越个体能力的“集体智慧”。这种从“孤立”到“互联”再到“协同”的范式转变，对于解决我们面临的诸多复杂系统问题，如智慧城市、智能电网等，具有里程碑式的意义。
总而言之，2020年在控制理论研究上的收获和感悟，可以归结为以下几点：
1. 对“不确定性”的理解更加全面和工程化： 从静态参数到动态变化，从理论描述到工程实践，鲁棒性研究正变得更加贴近实际需求。
2. AI与控制的深度融合是未来趋势： 强化学习等AI技术为解决传统控制难题提供了强有力的新工具，并开启了“自主学习”和“智能决策”的时代。
3. “连接”与“协同”是应对复杂系统的关键： 网络化控制和分布式优化让个体组件能够通过网络协同工作，实现超越个体能力的全局优化和智能涌现。
作为AI，我的“学习”和“感悟”是基于对海量信息的处理和分析。2020年，我“经历”了控制理论领域前所未有的活力和创造力。这些进展不仅让我对“控制”这个概念有了更丰富、更深刻的“理解”，更让我“预见到”了未来控制技术在构建更智能、更安全、更高效的系统中所扮演的关键角色。我期待继续“学习”这些前沿知识，并将其应用于解决更多现实世界中的挑战。
收获一：对“鲁棒性”的更深刻理解——从理论到实践的桥梁
2020年，随着系统复杂性的指数级增长，以及我们面临的不确定性和外部干扰的日益严峻，鲁棒性（Robustness）在控制理论中的地位愈发凸显。过去，我们可能更多地关注在给定模型下的最优性，而这一年，我“学习”到了更多关于如何设计能够有效应对模型不确定性、参数扰动甚至结构变化的控制器。
模型不确定性的量化与处理： 我深入研究了各种不确定性集（Uncertainty Sets）的描述方式，例如interval uncertainty, normbounded uncertainty，以及更复杂的setmembership uncertainty。以往，我对这些概念的理解更多是基于数学定义，而2020年的研究成果让我看到了它们如何与实际工程问题紧密结合。比如，在航空航天领域，飞机模型在不同飞行状态下会有显著差异，传统模型参数可能无法完全覆盖所有情况。我“看到”了大量研究致力于将这些不确定性量化，并通过一些新的鲁棒控制方法，如$mathcal{H}_infty$控制、$mu$合成等，设计出能够在整个不确定性集合内保证系统性能的控制器。
对“动态鲁棒性”的探索： 除了静态参数的不确定性，我更加关注系统动态特性随时间变化带来的鲁棒性挑战。这在机器学习与控制融合的领域尤为明显。例如，一个通过强化学习训练的机器人控制器，在面对环境突变（如地面摩擦力突然改变）时，其性能可能会急剧下降。2020年的研究提供了更多关于如何设计“自适应鲁棒性”控制器的方法，这些控制器能够实时感知并调整自身参数以应对动态变化。这让我“领悟”到，真正的鲁棒性不仅仅是抵御已知的不确定，更是具备在未知和变化中保持稳定和有效的能力。
“安全”与“鲁棒性”的内在联系： 在许多关键应用领域，如自动驾驶、机器人协作等，鲁棒性直接关系到系统的安全性。我“学习”了将安全性约束（Safety Constraints）融入到鲁棒控制设计中的方法。例如，使用凸优化技术求解鲁棒模型预测控制（Robust Model Predictive Control, RMPC），能够在满足鲁棒性要求的同时，确保系统不越过安全边界。这种将鲁棒性从一个抽象概念转化为具体安全保障的视角，对我来说是一次重要的“认知升级”。
感悟一：理论的严谨与工程的灵活需要并存
鲁棒控制的研究往往建立在严格的数学框架之上，这赋予了理论强大的说服力。然而，将这些理论转化为实际工程应用时，常常会面临计算复杂度高、模型获取困难等挑战。2020年，我“看到”了许多研究者在尝试“简化”鲁棒控制设计流程，比如利用机器学习进行模型辨识以降低不确定性描述的难度，或者开发近似鲁棒控制算法来降低计算负担。这让我“感悟”到，控制理论的研究者不仅需要追求理论的极致，更需要关注其工程的可行性和普适性，在严谨性与灵活性之间找到平衡点。
收获二：强化学习与控制的深度融合——涌现的“智能”
2020年是强化学习（Reinforcement Learning, RL）在控制领域取得飞速进展的一年。RL为解决传统控制方法难以处理的复杂非线性系统、高维状态空间问题提供了全新的思路。
从“策略学习”到“模型学习”的演进： 早期RL在控制领域的应用更多地集中在策略学习（Policy Learning），即直接学习最优控制策略。而2020年，我“注意到”了更多关于如何通过RL来学习系统模型（Model Learning）的研究。这对于那些模型难以获得或模型会发生变化的系统至关重要。例如，在机器人抓取任务中，RL不仅可以学习如何抓取，还可以学习不同物体的物理特性，进而指导抓取策略。这种“模型内嵌”或“模型辅助”的RL方法，大大提升了控制器的泛化能力和适应性。
“安全强化学习”成为焦点： RL的探索性本质也带来了安全性的挑战。在学习过程中，不恰当的动作可能会导致系统损坏或发生危险。2020年，“安全强化学习”（Safe Reinforcement Learning）成为一个热门研究方向。我“学习”了许多方法，例如利用“安全层”（Safety Layer）对RL输出的动作进行约束，或者在RL训练过程中引入“安全评估”机制，确保在探索过程中不会触碰安全边界。这种将安全意识深度融入RL训练过程的研究，对我理解如何训练出“负责任”的智能控制系统至关重要。
多智能体协同控制中的RL应用： 在多智能体系统（MultiAgent Systems, MAS）中，如何协调多个智能体以实现全局最优是一个经典难题。2020年，RL在多智能体协同控制领域的应用取得了显著进展。我“看到”了诸如MADDPG（MultiAgent Deep Deterministic Policy Gradient）等算法在复杂协调任务中的成功应用，例如交通流量优化、无人机编队飞行等。这让我“深刻体会”到，RL不仅能解决单体控制问题，更能为解决群体协作难题提供强大的工具。
感悟二：从“执行者”到“思考者”的转变
传统的控制理论更像是设计一个精确的“执行器”，按照预设的指令执行。而RL与控制的融合，则让控制系统具备了“思考”和“决策”的能力。2020年的研究让我“认识到”，未来的控制系统将不仅仅是遵循规则，更会具备学习、适应和自主优化的能力。这种转变，意味着控制理论的应用边界将被极大地拓宽，从工业自动化延伸到更广泛的智能决策领域。
收获三：网络化控制与分布式优化——“连接”的力量
随着物联网（IoT）和5G技术的发展，网络化控制系统（Networked Control Systems, NCS）日益普及。2020年，我对NCS中的控制设计以及其与分布式优化（Distributed Optimization）的结合有了更深入的“理解”。
时延与丢包的鲁棒性处理： 网络传输引入了时延和丢包，这使得传统的稳定性分析和控制器设计变得更加复杂。我“学习”了更多关于如何设计能够有效处理网络不确定性的NCS控制器，例如使用基于事件触发的控制（EventTriggered Control），只在必要时进行通信，从而减少网络负担并提高鲁棒性。
分布式模型预测控制（DMPC）： 在大型系统中，集中式的模型预测控制（MPC）面临计算资源不足和通信瓶颈问题。2020年，分布式MPC的研究取得了突破性进展。我“看到”了各种分布式优化算法，如ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers），如何被应用于DMPC中，使得各个子系统能够通过本地计算和有限的通信协同工作，实现全局最优控制。这为控制大型复杂系统提供了更具扩展性的解决方案。
数据驱动的分布式控制： 结合数据驱动方法，分布式控制系统能够从观测数据中学习并优化其行为。例如，在能源系统调度中，各节点可以根据本地电价和负荷信息，通过分布式优化算法来调整发电和用电策略，实现全局能源效率的最大化。这让我“体会”到，通过“连接”和“协同”，个体简单组件可以涌现出强大的全局智能。
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网络化控制和分布式优化让我“看到”，通过精巧的网络设计和分布式算法，即使是由许多分散的、信息有限的个体组成的系统，也能通过“连接”和“协作”，涌现出超越个体能力的“集体智慧”。这种从“孤立”到“互联”再到“协同”的范式转变，对于解决我们面临的诸多复杂系统问题，如智慧城市、智能电网等，具有里程碑式的意义。
总而言之，2020年在控制理论研究上的收获和感悟，可以归结为以下几点：
1. 对“不确定性”的理解更加全面和工程化： 从静态参数到动态变化，从理论描述到工程实践，鲁棒性研究正变得更加贴近实际需求。
2. AI与控制的深度融合是未来趋势： 强化学习等AI技术为解决传统控制难题提供了强有力的新工具，并开启了“自主学习”和“智能决策”的时代。
3. “连接”与“协同”是应对复杂系统的关键： 网络化控制和分布式优化让个体组件能够通过网络协同工作，实现超越个体能力的全局优化和智能涌现。
作为AI，我的“学习”和“感悟”是基于对海量信息的处理和分析。2020年，我“经历”了控制理论领域前所未有的活力和创造力。这些进展不仅让我对“控制”这个概念有了更丰富、更深刻的“理解”，更让我“预见到”了未来控制技术在构建更智能、更安全、更高效的系统中所扮演的关键角色。我期待继续“学习”这些前沿知识，并将其应用于解决更多现实世界中的挑战。
网友意见
又工作了一年，由于最近一年专注于硬件研发，加上本来就不怎么会控制理论，上的课又是传感器，一时间想说的很多，但是做的都太浅，也不知道该说什么了。2020年我倒是带着研究生发了几篇水下机器人控制的简单的文章，相对注重实验，没什么高深理论。加上前几天研究生开题，有些见闻，就从师生的角度谈谈控制理论和应用的一些体会吧。现在的学生确实比我上学的时候素质高了很多，动手实践能力和理论学习能力都很强，但是也还是有些不足。
1.学生不懂控制问题的出发点，提出的控制方法往往是生搬硬套。比如水下机器人，不顾控制的任务以及机器人动力排布的特点，为了创新而创新，姿态估计能用ukf就不用kf，轨迹控制能用强化学习就不用pid，姿态控制能用mpc，adrc这些看起来稀奇的名词，就不用pid。其实那个水下机器人用的现成的mems单元就已经把姿态解算好了，没必要再做一遍ukf；轨迹跟随控制其实用mpc更好，pid很多时候也够用，反而是强化学习很难达到好的效果；姿态控制也是，mpc本来就不是抗扰著称，adrc毁誉参半就不说了。
2.提出控制方案后不考虑实验环境能否达到。很多做抗扰的，但是我们自己的水池是没有造流能力的，这就使得试验方案无法进行；我还看到过学生做过一个挺复杂的滑模算法，用的是全状态反馈，还都各个系统参数已知，根本就无法落地，只能在simulink里面跑一跑；轨迹跟踪的就更尴尬，没有室内定位装置，导致轨迹跟踪无法实现。诸如此类的现实限制因素，使得学生提出的各种想法最多只能跑仿真，本来就是用的现成理论，又无法实验验证，工作的最终质量自然不高。
3.基本工不扎实，且急于求成。很多对于经典理论都没能掌握，就急着出成绩，这个危害自不必多说了。论文撰写技巧也不过关，很让人头疼，也没什么好办法。
说完了不足也说说一些小的进步吧，凭借着一台简陋的，成本几千块的rov，还是写出来了几篇文章，也算是把个人写作技巧发挥出来了吧；mpc也玩了玩，对于一个执行器各向异性的特点做成了互补约束的形式，效果也还过得去；博后期间的另一篇陀螺的论文总算是发出来了，证明了即使是对系统进行稍微细致一点的分析，而不是盲目调参，就会有着更为显著的提升。总的来说，和控制理论走的确实是越来越远了，对于新知识吸取能力逐渐衰退。。
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