مروری بر روش ها و چالش های آتی یادگیری تقویتی تطبیقی برای بهینه سازی کنترل حرکت در رباتیک نرم

رباتیک نرم به دلیل انعطاف پذیری ذاتی و توانایی تعامل ایمن با محیط های پیچیده، حوزه ای نویدبخش محسوب می شود. با این حال، دینامیک فوق العاده غیرخطی و ناشناخته این ربات ها، چالش های عمده ای را برای روش های کنترل سنتی ایجاد می کند. این مقاله ، مروری جامع بر کاربرد تکنیک های یادگیری تقویتی تطبیقی برای بهینه سازی کنترل حرکت در ربات های نرم ارائه می دهد. روش های کلیدی شامل مدل بنیان، مدل آزاد و رویکردهای چندعامله را که برای غلبه بر عدم قطعیت های مدل سازی در این سیستم ها به کار می روند، بررسی می کنیم. همچنین، چالش های حیاتی پیش روی این حوزه شامل تضمین ایمنی و قابلیت اطمینان، نیاز به انطباق پذیری در زمان واقعی، تعمیم پذیری سیاست های آموخته شده و کارایی داده را مورد بحث قرار می دهیم. نتیجه گیری این مرور بر لزوم تمرکز بر توسعه چارچوب های یادگیری تقویتی تطبیقی با تضمین های رسمی و روش های یادگیری کارآمد تاکید دارد تا پتانسیل کامل رباتیک نرم به صورت هوشمندانه آزاد گردد.

کلیدواژه ها:

رباتیک نرم ، یادگیری تقویتی تطبیقی ، بهینه سازی کنترل حرکت ، انطباق پذیری