制御理論、機械学習、コンピュータービジョンの進歩を組み合わせて、構造化されていない動的環境で複雑なタスクを実行できるロボットを作成できます。リアルタイム処理を使用することにより、これらのロボットは、変化する環境に迅速に適応し、受け取った情報に基づいて意思決定を行うことができます。さらに、堅牢なアルゴリズムを利用することにより、これらのロボットは、予期しない状況に遭遇したとしても動作し続けることができます。最後に、これらのシステムをスケーラブルに設計することにより、さまざまな環境やタスクに適合させることができ、幅広いアプリケーションで役立ちます。
Advances in control theory, machine learning, and computer vision can be combined to create robots that are capable of performing complex tasks in unstructured and dynamic environments. By using real-time processing, these robots can quickly adapt to changing environments and make decisions based on the information they receive. Additionally, by utilizing robust algorithms, these robots can continue to operate even if they encounter unexpected situations. Finally, by designing these systems to be scalable, they can be adapted to a variety of environments and tasks, making them useful in a wide range of applications.