4.1 分层控制架构原理

4.1.1 引言：机器人系统复杂性与架构需求

随着机器人从结构化工厂环境走向开放、动态的现实世界，其所需完成的任务复杂度呈指数级增长。一个现代机器人系统可能需要同时处理来自多模态传感器（如视觉、激光雷达、力觉）的海量数据，在不确定环境中进行实时定位与地图构建（SLAM），规划无碰撞的运动轨迹，并以毫秒级精度控制多台执行器完成灵巧操作。这种复杂性远非单一、集中的控制程序所能驾驭。

为了系统化地管理这种复杂性，并满足实时性、可靠性、可扩展性和模块化设计的核心需求，分层控制架构应运而生。该架构借鉴了大型软件工程和复杂系统的组织原则，其核心思想是将庞大的控制问题按功能抽象层级和时间尺度进行分解。每一层专注于解决特定复杂度的子问题，并向相邻层级提供清晰、标准化的接口。这种“分而治之”的策略，允许不同领域的专家（如人工智能、运动规划、控制理论）独立开发和优化各自的模块，最终通过层级间的协调实现系统的整体智能。

4.1.2 分层架构的基本模型与信息流

一个典型的分层控制架构通常被抽象为三层模型：任务规划层（战略层）、运动规划层（战术层）和伺服控制层（执行层）。各层在时间尺度、处理内容和抽象级别上存在显著差异，信息在层间以“自上而下”的指令分解和“自下而上”的反馈上传方式流动。