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幾種具體控制的AI應(yīng)用情況

1.脊髓控制類

脊髓控制的兩種典型的應(yīng)用是機械臂路徑規(guī)劃和無人機的飛行控制。這類問題屬于傳統(tǒng)自動控制理論，以數(shù)學(xué)和動力學(xué)建模為基礎(chǔ)，發(fā)展了很多年，已經(jīng)有了非常完備的理論和實踐基礎(chǔ)，也取得了很好的效果。雖然深度學(xué)習(xí)在最近很熱，理論上也可以用于這類控制。但目前在這類基礎(chǔ)控制領(lǐng)域，并沒有應(yīng)用。主要原因可能有：

1）工業(yè)機器人高精度重復(fù)特定動作等，基于自動控制理論已經(jīng)能從數(shù)學(xué)上很好的解決，且由于了解原理，屬于白盒系統(tǒng)。既然有可靠的白盒方案，沒必要換成黑盒的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。

2）工業(yè)機器人等應(yīng)用領(lǐng)域，對控制算法穩(wěn)定性要求很高。而作為黑盒方案的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，數(shù)據(jù)上還無法證明其穩(wěn)定性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器一旦發(fā)生問題，難以進行解釋和改進。

3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，而現(xiàn)有的運動控制中，比如飛控，拿到實際實驗數(shù)據(jù)的成本高，大量數(shù)據(jù)的獲取非常困難。

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