机器人驱动的ACC系统：教学与研究融合对学习的影响

在"控制教学与研究的联系及其对于学生学习的影响——基于机器人实现的案例研究"中，作者们探讨了如何在教学过程中融合研究活动，以提升学生的学习效果。他们关注的是国际自动控制联合会第10届IFAC研讨会中关于控制教育的议题，特别强调了在硕士水平教育中，将先进控制理论应用于实践的重要性，而非仅仅停留在模拟的工厂环境。 论文通过在英国谢菲尔德的金斯顿大学进行的实验室实验，利用基于国家仪器机器人入门套件的实时单板计算机机器人，实现了自适应巡航控制系统(ACC)的模糊PID控制。这个系统采用现场可编程门阵列(FPGA)进行算法部署，其中包括模糊控制和卡尔曼滤波器技术。机器人车辆通过图形编程语言LabVIEW进行编程，这允许学生们亲手操作和理解复杂的控制理论。 通过对比仿真模型和真实机器人系统的性能，研究发现理论预测与实际运行间的关联性明显，这表明在实际环境中应用高级控制概念有助于增强学生的理解和学习深度。研究者提倡将研究方法和技能融入教学，鼓励学生在解决实际问题中运用所学知识，从而提高他们的探究和问题解决能力。 文章指出，传统的教学和研究分离模式可能限制了学生的全面成长，而将研究活动与教学相结合，如本研究中的机器人项目，能激发学生的创新思维，培养他们将理论知识转化为实际应用的能力。这对于工程学教育尤其重要，因为实践性的学习经历能帮助学生更好地应对课程外的真实世界挑战。 关键词：自适应巡航控制系统、模糊控制、PID控制器、卡尔曼滤波器、机器人控制、研究型教学、状态估计。这篇论文不仅提供了一种实践教学的新思路，也为其他教育机构在改进教学方法，特别是控制理论的教学中提供了有价值的参考。