تعلم الآلة للكشف والسيطرة في الروبوتات اللينة

فيما يلي، يتم توضيح تقدم طرق تعلم الآلة في مجال الروبوتات اللينة، وخاصة في تطبيقات الكشف والسيطرة. تعتبر الطرق المدفوعة بالبيانات مثل تعلم الآلة مناسبة بشكل خاص للأنظمة ذات الوظائف الحاكمة التي تكون غير معروفة أو يصعب تمثيلها تحليليًا أو غير ممكنة تمثيلها، أو يصعب إدماجها حاسوبيًا في حلول العالم الحقيقي. إن تقريب الوظائف من خلال صياغة دقيقة لهندسة تعلم الآلة يمكّن من ترميز السلوك الديناميكي واللاخطية، مع الإمكانية الإضافية لمعالجة الهسترة والسلوك غير المستقر. لقد أظهرت التعلم تحت الإشراف والتعلم المعزز في المحاكاة وعلى مجموعة واسعة من أنظمة الروبوتات الفيزيائية نتائج واعدة لاستخدام الطرق المدفوعة بالبيانات التجريبية كحل مشكلات الروبوتات اللينة المعاصرة.