本项目设计并实现了一款基于LEGO MINDSTORMS EV3平台的智能寻迹与物料搬运机器人。针对复杂赛道中的多岔路口识别、动态寻迹以及特定物料的抓取需求，本系统在底层运动控制中引入了基于离散时间系统的改进型比例-微分（PD）控制算法，结合差速驱动运动学模型，实现了机器人平滑且自适应的轨迹跟踪。在宏观路径规划与任务执行中，构建了基于布尔逻辑与有限状态机（FSM）的确定性决策树模型，解决了"传感器致盲"、"路口误判"以及"假阳性终点"等典型工程难题。本文详细阐述了该系统的控制理论基础、算法数学推导、软硬件协同设计，并结合控制论历史与相关实证研究，对比了不同控制器在直线、椭圆以及8字形复杂轨迹下的性能表现。同时，针对嵌入式系统物理特性（如CPU饥饿、PWM控制响应）提出了底层算力优化方案$^{[1]}$。
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