AI运动控制：从算法到硬件部署全流程实战

📚 共计 30 章节

课程导论与整体架构

AI运动控制是什么？为什么需要AI？课程全景图（算法→模型优化→嵌入式部署→硬件集成），学习路径与前置知识。

运动控制基础回顾

伺服电机与步进电机原理、PID控制原理与局限、轨迹规划（梯形/S形曲线）、编码器与反馈系统。

电机PID轨迹

AI与运动控制的结合点

传统控制的痛点（非线性、参数整定、扰动）、AI能解决什么问题（预测、补偿、自适应）、典型应用场景（机械臂、AGV、CNC）。

Python与AI开发环境搭建

Anaconda安装、PyTorch/TensorFlow安装、Jupyter Notebook配置、OpenCV与串口库安装。

数据采集与预处理

传感器数据采集（电流、位置、速度）、数据清洗与归一化、时间序列数据集构建、数据增强方法。

数据预处理

经典机器学习模型在运动控制中的应用

线性回归与多项式拟合（轨迹预测）、支持向量机（故障诊断）、随机森林（参数自适应）。

深度学习基础

神经网络核心概念（层、激活函数、损失函数）、前向传播与反向传播、PyTorch快速入门、训练一个简单的MLP。

时序预测模型

RNN与LSTM原理、LSTM用于电机速度预测、模型训练与超参数调优、预测效果评估。

强化学习入门

马尔可夫决策过程、Q-Learning与Deep Q-Network、策略梯度方法、强化学习在运动控制中的适用场景。

基于强化学习的PID参数自整定

环境搭建（Gym/自定义环境）、状态与动作空间设计、奖励函数设计、训练与收敛分析。

模型轻量化技术

模型剪枝（Pruning）、权重量化（INT8/FP16）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）、ONNX导出与优化。

轻量化量化

嵌入式AI平台选型

主流平台对比（Jetson Nano、STM32N6、K210、树莓派）、算力与功耗权衡、外设接口（PWM、Encoder、CAN）。

模型部署流程

PyTorch模型转ONNX、ONNX转TensorRT/NCNN、推理引擎加载与运行、输入输出张量对齐。

边缘端推理优化

TensorRT加速原理、动态形状与批处理、内存池管理、多线程异步推理。

C++与Python混合编程

pybind11基础用法、将Python模型封装为C++接口、性能对比与注意事项。

实时操作系统(RTOS)基础

FreeRTOS任务调度、中断管理、任务间通信（队列/信号量）、定时器与PWM生成。

运动控制硬件接口编程

STM32 GPIO与定时器配置、PWM生成与占空比控制、编码器脉冲捕获（TIM Encoder Mode）。

通信协议实战

UART通信与数据帧设计、CAN总线基础与SocketCAN、Modbus RTU在驱动器控制中的应用。

AI模型在MCU上的部署

TFLite Micro移植、CMSIS-NN加速、模型推理与运动控制循环融合。

伺服驱动器控制实战

位置模式/速度模式/转矩模式切换、通过CAN发送目标位置、读取驱动器状态与故障码。

多轴联动与插补算法

直线插补、圆弧插补、加减速控制、多轴同步机制（EtherCAT概念引入）。

基于视觉的AI运动控制

OpenCV图像处理基础、目标检测（YOLO轻量版）、视觉引导抓取（手眼标定）。

力控与柔顺控制

六维力传感器数据读取、阻抗控制原理、基于AI的力/位混合控制。

系统集成与调试

硬件接线与供电设计、上位机与下位机通信架构、日志系统与数据回传。

故障诊断与预测性维护

振动信号分析、基于CNN的故障分类、剩余寿命预测（LSTM）。

安全性与可靠性设计

看门狗与心跳包、急停逻辑、冗余设计、EMC基础注意事项。

安全可靠性

项目实战一：AI预测性维护系统

数据采集→模型训练→边缘部署→报警。

实战预测维护

项目实战二：基于强化学习的机械臂轨迹优化

仿真→实物迁移。

实战机械臂

项目实战三：视觉引导的AGV自动充电对接

感知→规划→控制。

课程总结与进阶方向

全流程回顾、常见坑点总结、前沿方向（具身智能、端到端控制）、推荐资源与社区。