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이 문서에서는 소프트 로봇 공학 분야에서 감지 및 제어의 응용에 있어 기계 학습 방법의 발전을 개요합니다. 데이터 기반 방법인 기계 학습은 특히 통계적으로 분석하거나 컴퓨터 계산으로 해결하기 어려운 시스템에 적합합니다. 기계 학습 아키텍처의 신중한 공식화로 기능 근사화를 통해 동적 거동 및 비선형성을 인코딩할 수 있으며, 이력현상과 비정상적인 거동을 다룰 수 있는 추가적인 잠재력을 갖습니다. 시뮬레이션과 다양한 물리적 로봇 시스템에서의 감독 학습 및 강화 학습은 현대 소프트 로봇 문제에 대한 데이터 기반 방법으로서 유망한 결과를 보여주었습니다.
Chin et al. (수요일), 이 질문을 연구했습니다.