在具身智能领域，抖动（Jitter）特指机器人或智能体在执行动作时产生的非预期微小颤动。这种现象通常源于控制系统的不稳定性、传感器噪声或执行机构的机械间隙，表现为末端执行器或关节在目标位置附近的高频振荡。从控制理论角度看，抖动反映了系统在追求精度与稳定性之间的权衡，过度的抖动会降低操作精度并加速机械磨损。
在实际产品开发中，工程师常通过优化PID控制参数、增加低通滤波器或采用柔顺控制算法来抑制抖动。例如服务机器人的抓取动作若存在明显抖动，可能导致物品滑落或定位偏差。近年来的研究趋势显示，结合深度学习的前馈补偿技术和基于强化学习的自适应控制策略，能有效提升系统抗抖动性能，这为具身智能产品在高精度场景（如微创手术机器人）的应用提供了关键技术支撑。