การ ประมวล กฎหมาย ที่ มี ขึ้น โดย การ ดล ใจ สําหรับ การ ผลิต หุ่น ยนต์ อย่าง รวด เร็ว

การ พัฒนา เหล่า นี้ ทํา ให้ วิศวกร และ นัก วิจัย สามารถ ออก แบบ, ทดสอบ, และ ใช้ กลไก ควบคุม ได้ ดี กว่า แต่ ก่อน.

แนะ นํา ให้ ควบคุม อัล กอ ทิก ใน หุ่น ยนต์

การ ควบคุม วิธี การ เหล่า นี้ ทํา ให้ รู้ ว่า หุ่น ยนต์ มี ความ สามารถ ใน การ ควบคุม มาก น้อย แค่ ไหน และ มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น

ความก้าวหน้าล่าสุดในอัลกอริธึมควบคุม

• [FLT: 0] ศูนย์ควบคุม Model พรีเซนทีฟ (MPC): MPC อนุญาตให้ควบคุมการคาดเดาได้โดยทํานายสถานะอนาคต ปรับปรุงความตอบสนองและความมั่นคง.
• [FLT: 0] Adappive Control: อัลกอริทึมปรับสมดุลของอัลกอริทึม ปรับตัวแปรในเรียลไทม์, การจัดวางสภาพแวดล้อมและระบบเปลี่ยนแปลง
• [FLT: 0] Learning-Based Control: การดัดแปลงเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องทําให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้ประสบการณ์ การดําเนินงานได้ตลอดเวลา
• [FLT: 0] ควบคุมการบังคับแบบไร้ระเบียบ : วิธีนี้ใช้ควบคุมงานได้อย่างดี ปรับปรุงความทนทานและความทนทานในเครือข่ายหุ่นยนต์ที่ซับซ้อน

ผล กระทบ ใน การ เพิ่ม ความ เร็ว

การผนวกของอัลกอริทึมควบคุมขั้นสูงเหล่านี้ เร่งกระบวนการการกระตุ้นให้ทํางานเร็วขึ้น โดยลดเวลาพัฒนาและความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น

ทิศทางในอนาคต

การ วิจัย ที่ ดําเนิน ต่อ ไป นี้ มี เป้า หมาย ที่ จะ รวม กลวิธี ควบคุม หลาย อย่าง เข้า ด้วย กัน, ใช้ กลยุทธ์ ทาง ปัญญา เทียม, และ พัฒนา โครง สร้าง มาตรฐาน เพื่อ ใช้ งาน ได้ เร็ว ขึ้น.