將來(lai)，每一個(ge)反應(ying)(ying)控制器(qi)(qi)是自順(shun)應(ying)(ying)的(de)，當丈量(liang)值跟設定存(cun)在不同的(de)時間，它(ta)可以(yi)轉變(bian)節制去順(shun)應(ying)(ying)變(bian)更。一個(ge)真正(zheng)的(de)自順(shun)應(ying)(ying)控制器(qi)(qi)該當可以(yi)調劑(ji)本人(ren)參(can)數(shu)或許(xu)以(yi)別的(de)方法轉變(bian)算法，以(yi)適應(ying)(ying)控制進(jin)程(cheng)(cheng)(cheng)中(zhong)的(de)行(xing)動變(bian)更。例如，一個(ge)自順(shun)應(ying)(ying)比例控制器(qi)(qi)正(zheng)在節制進(jin)程(cheng)(cheng)(cheng)中(zhong)窺察(cha)到速率過快或許(xu)過緩，能夠調劑(ji)它(ta)的(de)增益。這類方法適合于有嚴格要求(qiu)的(de)節制進(jin)程(cheng)(cheng)(cheng)，如機器(qi)(qi)人(ren)的(de)可變(bian)負(fu)載的(de)節制進(jin)程(cheng)(cheng)(cheng)。
快遞分揀機器人現場智能分揀機器人的功能視覺分揀機器人怎么學若是機器(qi)(qi)人搬(ban)運(yun)一個特殊(shu)重(zhong)的(de)(de)負荷，運(yun)動(dong)速(su)率將(jiang)會減緩。自順應控制(zhi)器(qi)(qi)會剖析丈量成(cheng)果，給機器(qi)(qi)人增長(chang)增益(yi)。而相反，若是負載俄然削減了，運(yun)動(dong)應得保守，則可以(yi)給它加增益(yi)。不管哪種方(fang)法，控制(zhi)器(qi)(qi)必需可能丈量出進(jin)程變更，以(yi)肯定該采(cai)用的(de)(de)哪類補嘗(chang)。若是有前提的(de)(de)話，借可以(yi)間(jian)接衡量負載從A點到B面須(xu)要多(duo)長(chang)時(shi)間(jian)或丈量多(duo)遠門(men)路。
但可憐(lian)的(de)(de)是，自順應(ying)控(kong)制(zhi)器從檢測到(dao)節(jie)制(zhi)變(bian)(bian)更(geng)的(de)(de)進程皆是很遲緩的(de)(de)，是以會呈現長(chang)(chang)時間的(de)(de)變(bian)(bian)更(geng)簡(jian)單被(bei)袒護，短時間的(de)(de)滋擾會發生混合的(de)(de)問題。節(jie)制(zhi)進程平(ping)常要劃分(fen)長(chang)(chang)時間跟短時間的(de)(de)影(ying)響，既使正在控(kong)制(zhi)工程中行動變(bian)(bian)更(geng)被(bei)檢測到(dao)，它并不克不及評釋該(gai)當采取(qu)補(bu)嘗。
只管存在上述的這些(xie)應(ying)(ying)戰，自順應(ying)(ying)運(yun)動控(kong)制器(qi)借可(ke)以優化軌跡(ji)，經由過程學(xue)(xue)習到達其目標。只有控(kong)制器(qi)學(xue)(xue)會機器(qi)人運(yun)動相(xiang)應(ying)(ying)進(jin)程，計(ji)較出(chu)機器(qi)人終極的地位和所須(xu)要的指令序(xu)列。實現這類人工學(xue)(xue)習所需的數學(xue)(xue)模型是(shi)非常復雜的，一旦進(jin)程模子研討出(chu)來，控(kong)制器(qi)可(ke)以調(diao)劑(ji)其控(kong)制算法，以至(zhi)可(ke)以充足猜測將來的進(jin)程行動。
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