PID 凭借简单可靠统治工业控制数十年，靠比例、积分、微分把误差压到最小。但在多自由度、强耦合的人形机器人上，手工调参几无可能。
强化学习让机器人在仿真中试错，自主学到平衡与行走策略。现实部署则需应对模型误差与扰动，于是模型预测加学习的混合控制成为热点。
PID 凭借简单可靠统治工业控制数十年，靠比例、积分、微分把误差压到最小。但在多自由度、强耦合的人形机器人上，手工调参几无可能。
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