传统自动控制、机器人等与人工智能、机器学习的结合点（包括已有的和可能的）有哪些？如何结合？
一个方向是把机器学习等用到自动控制等，相关问题如：  有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？  强化学习 Reinforcement Learning 在控制系统中的应用现状与前景展望如何？  有哪些传统自动控制、机器人等与人工智能、机器学习结合的相关资料（包括书、课程、Notes、论文等）？  另一个方向是把自动控制用到机器学习，这一点来说，问题 有哪些传统自动控制、机器人等与人工智能、机器学习结合的相关资料（包括书、课程、Notes、论文等）？ 中的一些答案也提到了。  推荐论文（用反馈控制分析优化）：  Analysis and Design of Optimization Algorithms via Integral Quadratic Constraints  同一论文另见：http://www.laurentlessard.com/public/siopt16_iqcopt.pdf  当然，该文作者们和其他人也有起它一些相关论文。比如，@徐君 的回答中 徐君：CVPR 2018 有什么值得关注的亮点？ 就提到了。  一个相关提问：  反馈控制理论在优化、机器学习等领域有哪些应用？  还有一个方向，反馈控制与机器学习的大一统理论，哈哈～  ---  补充一个有意思的问题：  BP神经网络与自动控制理论中‘反馈’的区别与相同之处是什么？
先写一个我知道的应用吧： 对于大部分机器人控制来说，一个准确的kinematic和dynamic model非常重要。传统的系统辨识方式，是利用物理/数学定律来建立模型。因为机器人开始越来越复杂，DoFs越来越多，纯数学/物理模型建立起来会很复杂，并且在很多情况下，很多非线性的动态会被忽略，引入机器学习以后，我们可以通过数据自动生成机器人的模型，然后用于机器人控制。 想了解这个领域的话，推荐一篇survey: Nguyen-Tuong, D., & Peters, J. (2011). Model learning for robot control: a survey. Cognitive processing, 12(4), 319-340. 