自动控制、机器人等领域的研究有哪些值得关注的新方向?

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自控领域,传统上用PID控制器来处理工厂控制问题,但是只能处理简单的线性控制。对于非线性控制,可用model predictive control,采用滑动窗口,开环控制的方式,利用对系统动态模型的建模来计算最优控制变量。

目前机器学习领域开始利用深度学习来解决增强学习(reinforcement learning)的问题。增强学习即代表方法,也代表一系列问题,也包括机器人控制的问题。 本质上是利用和环境的不断交互,获得更多信息来达到最优控制。

过程控制,和增强学习这两个方向是有紧密关系的。未来,有可能用深度学习,以及增强学习的方法,来解决传统控制领域里面非线性控制的问题。而且,当我们不知道系统的内部动态变化过程的时候,如何能用增强学习的方法来学习最优解,也是个可能。

以上是工厂过程控制相关的。

如果仅仅考虑机器人,比较有前景的是hierarchical reinforcement learning。就是说,一个控制问题,可分解为若干小的控制问题。这些小问题,可能已经解决了,可以通过transfer learning的方式拿来就用。 这种观点符合生物界运动控制的原理,还可以利用上机器学习领域里面的transfer learning 的概念, 也许在机器人控制领域有很大前景。

延伸开去,机器人可以和云计算结合,多机器人共同在虚拟环境,或者真实环境里学习模型的参数,并且彼此可共享参数,大大加快学习的速度(增强学习通常很慢)。但这都是后话。


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