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Contrôle prédictif basé sur modèle
Contrôle basé sur modèle qui utilise un modèle de dynamique appris ou analytique pour prédire les états futurs du système et optimiser les entrées de contrôle sur un horizon glissant. Le MBPC combine l'efficacité en données des méthodes basées sur modèle avec la gestion des contraintes du MPC. En apprentissage robotique, les modèles de dynamique par réseau de neurones permettent le MBPC pour la manipulation riche en contacts sans fonctions de récompense conçues manuellement.