Evolution of adaptive learning for nonlinear dynamic systems: a systematic survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The extreme nonlinearity of robotic systems renders the control design step harder. The consideration of adaptive control in robotic manipulation started in the 1970s. However, in the presence of bounded disturbances, the limitations of adaptive control rise considerably, which led researchers to exploit some “algorithm modifications”. Unfortunately, these modifications often require a priori knowledge of bounds on the parameters and the perturbations and noise. In the 1990s, the field of Artificial Neural Networks was hugely investigated in general, and for control of dynamical systems in particular. Several types of Neural Networks (NNs) appear to be promising candidates for control system applications. In robotics, it all boils down to making the actuator perform the desired action. While purely control-based robots use the system model to define their input-output relations, Artificial Intelligence (AI)-based robots may or may not use the system model and rather manipulate the robot based on the experience they have with the system while training or possibly enhance it in real-time as well. In this paper, after discussing the drawbacks of adaptive control with bounded disturbances and the proposed modifications to overcome these limitations, we focus on presenting the work that implemented AI in nonlinear dynamical systems and particularly in robotics. We cite some work that targeted the inverted pendulum control problem using NNs. Finally, we emphasize the previous research concerning RL and Deep RL-based control problems and their implementation in robotics manipulation, while highlighting some of their major drawbacks in the field.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle