全状态反馈

全状态反馈是一种控制策略：机器人的指令是同时根据它的每一个状态变量计算出来的，而不是只盯着你恰好关心的那一项。回想一下，状态是那串能完整描述系统当前状况的数字——对一台自平衡机器人来说，就是它的倾斜角度、倾倒的快慢、位置，以及滚动的速度。在全状态反馈中，控制器把这些量统统一起看，给每一项乘上一个选定的权重（增益），再加总起来，决定要把电机推得多狠。由于这个决策依据的是完整的全貌，所以它能在任何一个变量里的麻烦还没长大之前，就提前作出反应。

最大的好处是，这让工程师几乎可以随心所欲地塑造机器人的行为。任何动态系统都有自己天然的脾性——是快速还是缓慢地稳定下来，是平顺还是带着振荡——这些都由叫作「极点」的数学指纹所刻画。通过选择反馈增益，全状态反馈可以把这些极点搬到设计者想要的任何位置，这种技术称为极点配置。这就好比有一组调节旋钮，能直接拨出「快速稳定、不超调、不晃动」，而不必靠猜测和碰运气。

唯一的关键就藏在名字里：「全」。这种方法假定你确实知道每一个状态变量，但真实的传感器往往只能测到其中一部分——比如编码器给你关节角度，却给不了它的速度。实践中，这道缺口靠把全状态反馈与状态观测器搭配来弥合：观测器是一段配套的软件，它根据你能测到的量去估计缺失的变量，从而让控制器依然能拿到它干活所需的完整状态。