机器人学习与经典控制：何时使用两者

经典控制：它是什么以及它的优点

经典控制涵盖多种技术：PID 控制器、模型预测控制 (MPC)、轨迹优化、阻抗控制以及 RRT 和 CHOMP 等运动规划算法。 这些方法有一个共同的特点：它们依赖于机器人及其环境的显式数学模型来计算控制动作。 该模型是由了解系统物理原理的工程师手工设计的。

经典控制在结构化、可预测的环境中表现出色，在这些环境中，物理原理易于理解且任务可重复。 CNC 加工、汽车装配线和半导体晶圆处理均以经典控制为主，因为公差严格、环境受控且可靠性至关重要。 在这些设置中，经过良好调整的 MPC 控制器在精度、可预测性和形式安全保证方面优于任何学习策略。

当机器人学习获胜时

当任务涉及感知复杂性、环境变化或接触动态而难以进行分析建模时，机器人学习（包括模仿学习、强化学习和视觉-语言-动作模型）会获胜。 对垃圾箱中的混合物品进行分类、折叠衣物、准备食物或在杂乱的家庭环境中导航都是编写经典控制器不切实际的任务，因为状态空间太丰富且所需的行为太多样化。

事实证明，模仿学习对于非结构化环境中的灵巧操作任务非常有效。 经过 200 次演示训练的策略可以推广到训练中从未出现过的对象位置和方向，这是脚本化的经典控制器在不进行大量重新设计的情况下无法做到的。 关键推动因素是高质量的训练数据——这正是 SVRC 的目的 数据收集服务 旨在提供。

混合方法：2026 年的现状

2026 年部署的最强大的机器人系统是混合型。 常见的架构使用学习感知和规划层（通常是 VLA 或大型模仿学习策略）来解释场景并选择高级操作，而经典控制器则通过精确的扭矩控制和实时安全监控来执行这些操作。 这种关注点分离体现了两种方法的优点：学习层处理感知复杂性和行为灵活性； 经典层确保人身安全和执行精度。

另一种混合模式是将模型预测控制与学习的动力学模型结合使用。 您无需手动指定物理原理，而是训练神经网络根据真实数据预测系统动力学，然后将学习到的模型插入 MPC 优化器。 这种方法在物理模拟不准确但纯学习样本效率低下的腿式运动和灵巧操作任务中显示出强大的结果。

为您的项目提供实用指导

在以下情况下使用经典控制：任务是重复性的并且环境是结构化的，您需要正式的安全保证，延迟要求低于 1 毫秒，您有可靠的系统分析模型，或者您需要向监管机构解释和证明机器人的行为。

在以下情况下使用机器人学习：任务涉及感知模糊或环境变化，您可以访问演示或模拟环境，任务需要跨对象实例或配置进行概括，或者接触动态过于复杂而无法手动建模。

在以下情况下使用两者：您正在构建一个生产系统，其中高级任务理解必须与低级安全性和精度共存，或者当您想要使用学习模型加速经典控制开发时。 SVRC的 数据平台 支持这两种范式 - 您可以收集模仿学习的演示，同时记录识别经典控制模型所需的状态和力数据。 对于支持任一工作流程的硬件，请浏览我们的 硬件目录.

每种方法的数据要求

经典控制需要精确的系统识别数据：关节位置、速度、扭矩，以及在许多情况下的力-扭矩传感器读数。 几个小时精心设计的系统识别实验通常就足够了。 机器人学习通常需要数百到数千个演示片段，每个片段都经过仔细注释和质量检查。 对数据的投资更高，但由此产生的行为灵活性却有质的不同。

随着机器人技术的基础模型在 2026 年及以后变得成熟，学习策略的数据需求正在减少——来自 Open X-Embodiment 数据集的预训练模型提供了一个强有力的起点，需要更少的特定任务演示来进行微调。 这种趋势正在逐渐改变平衡，使得机器人学习即使对于较小的团队和较短的时间也变得实用。