Ngahijikeun kamajuan dina téori kontrol, pembelajaran mesin, sareng visi komputer tiasa ngamungkinkeun robot pikeun ngalaksanakeun tugas rumit dina lingkungan anu teu terstruktur sareng dinamis, bari nganggap masalah sapertos pamrosésan real-time, robustness, sareng skalabilitas. Ieu sababaraha cara anu kamajuan ieu tiasa diintegrasikeun: 1. Téori Kontrol: Téori Kontrol nyayogikeun kerangka matématis pikeun ngendalikeun paripolah sistem dinamis. Ieu tiasa dilarapkeun kana sistem robot pikeun mastikeun stabilitas sareng pelacakan akurat tina lintasan anu dipikahoyong. Modél kontrol prediksi (MPC) mangrupikeun kontrol populér anu ngagunakeun modél sistem sareng algoritma optimasi pikeun ngahasilkeun input kontrol anu ngaminimalkeun biaya. Ku ngahijikeun MPC sareng pembelajaran mesin, sistem tiasa diajar modél lingkungan sareng adaptasi kana parobihan real-time. 2. Tambahkeun pembelajaran: Mesin tiasa dianggo pikeun ngaidentipikasi
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence