Ces méthodes permettent au robot d'apprendre des expériences précédentes et d'améliorer son équilibre au fil du temps, en affinant continuellement ses modèles de réponse en fonction des stratégies de résultats observés pour améliorer les performances dans les scénarios futurs.
Description: Les stratégies de contrôle adaptatives et basées sur l'apprentissage exploitent l'apprentissage automatique et les algorithmes adaptatifs pour améliorer les capacités d'équilibrage d'un robot. Ces méthodes permettent au robot d'apprendre des expériences précédentes et d'améliorer son équilibre au fil du temps, en affinant continuellement ses modèles de réponse en fonction des stratégies de résultats observés pour améliorer les performances dans les scénarios futurs. Cette approche permet au robot de s'adapter à de nouveaux environnements et tâches, devenant ainsi plus compétent pour maintenir l'équilibre dans des situations dynamiques et imprévisibles.