直入正题，以下给出自己对这两种建模方法的思考:
（1）两者的对比
- 建模方法：
- 传统方法：依赖物理定律建立微分方程（白箱模型），如倒立摆动力学方程
- 神经网络：通过数据驱动构建输入-输出映射（黑箱/灰箱模型），如用神经网络逼近非线性函数
- 适用场景
- 传统方法：系统可建模且参数较准确（白箱情况），如倒立摆，无人机姿态控制
- 神经网络：系统难以建模或存在强非线性（黑/灰箱情况），如人形机器人行走、复杂流体控制
(2) 到底选择神经网络还塞传统模型化方法建模呢，好难选呀
- 两者都要不香么，现代控制工程常采用混合架构，例如：
- 上层用MPC生成参考轨迹（基于模型）
- 下层用神经网络补偿模型误差（数据驱动）
(3) 总结：
- 优先掌握模型化方法：在倒立摆项目中先用LQR/PID实现基础控制，理解稳定性与能控性本质。
- 谨慎使用神经网络，通常在以下情况下才考虑：
- 系统存在未建模动态（如摩擦、空气动力学扰动）
- 接受亚最优解和黑箱特性
- 具备充足算力和数据采集能力
- 探索混合控制架构：例如用LQR保证稳定性，用神经网络补偿执行器非线性，这是当前工业界的主流方向。两者结合才是王道