A Brief Review on Quantum-Based Control Strategies for Robotic Systems
Notice bibliographique
Résumé
The increasing convergence of quantum computing (QC) and advanced robotic control is giving rise to a new class of intelligent automation systems. Utilizing quantum-inspired computational principles, contemporary robotic platforms demonstrate greater optimization efficiency, superior perceptual processing, and improved decision-making performance. This survey outlines the principal quantum-oriented control methodologies utilized in robotics, with particular emphasis on approaches that incorporate Quantum Neural Networks (QNN), Quantum Machine Learning (QML), and Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO). The investigation systematically reviews recent advances in quantum-assisted adaptive control, trajectory planning, and optimization frameworks, spotlighting their contributions to improved robustness, precision, and energy efficiency. By analyzing research in quantum reinforcement learning, distributed Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computing, and hybrid quantum-classical approaches, this review clarifies how quantum principles are transforming both theoretical and practical aspects of robotic control. Likewise, several real-world implementations ranging from industrial manipulators to autonomous and cognitive robotic systems demonstrate the growing feasibility of quantum-enhanced decision-making. The review concludes that while remarkable progress has been made in quantum-inspired control for robotics, most existing studies remain constrained to simulations with restricted experimental validation on physical platforms. Addressing this gap will be essential in future research to transition from theoretical and simulated models toward hardware-level implementations, enabling the realization of scalable, fault-tolerant quantum control architectures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».