データドリブン最適制御

データドリブン最適制御は、システムの動作データを収集・分析することで制御戦略を最適化するデータベースのアプローチです。この方法は、システムの正確な数理モデルに依存せず、ビッグデータと機械学習技術を使用して制御パラメータを動的に調整します。これにより、システムの応答速度、安定性、効率が向上します。ロボット工学の分野では、データドリブン最適制御がロボットの自律的な意思決定能力と環境適応能力を大幅に向上させ、複雑なタスクでの性能を高めることができます。