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将来，每一个反应控制器是自顺应的，当丈量值跟设定存在不同的时间，它可以转变节制去顺应变更。一个真正的自顺应控制器该当可以调剂本人参数或许以别的方法转变算法，以适应控制进程中的行动变更。例如，一个自顺应比例控制器正在节制进程中窥察到速率过快或许过缓，能够调剂它的增益。这类方法适合于有严格要求的节制进程，如机器人的可变负载的节制进程。

若是机器人搬运一个特殊重的负荷，运动速率将会减缓。自顺应控制器会剖析丈量成果，给机器人增长增益。而相反，若是负载俄然削减了，运动应得保守，则可以给它加增益。不管哪种方法，控制器必需可能丈量出进程变更，以肯定该采用的哪类补尝。若是有前提的话，借可以间接衡量负载从A点到B面须要多长时间或丈量多远门路。

但可怜的是，自顺应控制器从检测到节制变更的进程皆是很迟缓的，是以会呈现长时间的变更简单被袒护，短时间的滋扰会发生混合的问题。节制进程平常要划分长时间跟短时间的影响，既使正在控制工程中行动变更被检测到，它并不克不及评释该当采取补尝。

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只管存在上述的这些应战，自顺应运动控制器借可以优化轨迹，经由过程学习到达其目标。只有控制器学会机器人运动相应进程，计较出机器人终极的地位和所须要的指令序列。实现这类人工学习所需的数学模型是非常复杂的，一旦进程模子研讨出来，控制器可以调剂其控制算法，以至可以充足猜测将来的进程行动。

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