Wie können Fortschritte in der Steuerungstheorie, im maschinellen Lernen und in der Computervision integriert werden, um Robotern die Durchführung komplexer Aufgaben in unstrukturierten und dynamischen Umgebungen zu ermöglichen und gleichzeitig Fragen wie Echtzeitverarbeitung, Robustheit und Skalierbarkeit zu berücksichtigen?
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Durch die Integration von Fortschritten in der Steuerungstheorie, maschinellen Lernens und Computer-Vision können Roboter komplexe Aufgaben in unstrukturierten und dynamischen Umgebungen durchführen, unter Berücksichtigung von Fragen wie Echtzeit-Verarbeitung, Robustheit und Skalierbarkeit. Hier sind einige Möglichkeiten, in die diese Fortschritte integriert werden können: 1. Steuerungstheorie: Steuerungstheorie bietet einen mathematischen Rahmen für die Steuerung des Verhaltens dynamischer Systeme. Dies kann auf die Robotersysteme angewendet werden, um Stabilität und genaue Verfolgung der gewünschten Trajektorien zu gewährleisten. Modellvorhersagesteuerung (MPC) ist eine beliebte Steuerungsmethode, die ein Modell des Systems und einen Optimierungsalgorithmus verwendet, um Steuereingaben zu erzeugen, die eine Kostenfunktion minimieren. Durch die Integration von MPC mit der Umgebung oder um Objekte und ihre Eigenschaften zu erkennen. Verstärkungslernen ist eine beliebte Maschine Lerntechnik, die verwendet werden kann, um die Beziehung zwischen sensorischen Eingängen und gewünschten Ausgängen zu erlernen. Dies kann verwendet werden, um die Bewegung von Objekten in der Umgebung vorherzusagen oder zu erkennen Objekte und ihre Eigenschaften.
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