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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Fortschritte in der Steuerungstheorie, im maschinellen Lernen und in der Computervision können kombiniert werden, um Roboter zu schaffen, die komplexe Aufgaben in unstrukturierten und dynamischen Umgebungen ausführen können. Durch die Echtzeitverarbeitung können diese Roboter sich schnell an sich verändernde Umgebungen anpassen und Entscheidungen treffen, die auf den Informationen basieren, die sie erhalten. Darüber hinaus können diese Roboter durch die Verwendung robuster Algorithmen auch dann weiter arbeiten, wenn sie unerwartete Situationen erleben. Schließlich können sie durch die Entwicklung dieser Systeme auf eine Vielzahl von Umgebungen und Aufgaben angepasst werden, wodurch sie in einer Vielzahl von Anwendungen nützlich sind.
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