湖南省工信廳印發(fā)《湖南省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃（2020-2025年）》，《規(guī)劃》聚焦七項主要任務(wù)，實施十大重點工程，爭取到2025年，全省數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模進入全國前10強，突破2.5萬億元，數(shù)字經(jīng)濟占GDP比重達到45%，數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施能力多面提升，數(shù)字治理體系初步完善，湖南成為全國數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新引L區(qū)、產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)和應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)。
其中的“建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施”聚焦于網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、G性能計算、人工智能、智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施，均屬新基建范疇。
湖南未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：加快培育新能源汽車、高性能數(shù)字芯片、智能電網(wǎng)、3D打印、工業(yè)機器人等新增長點
過硬件把相關(guān)目標(biāo)特性轉(zhuǎn)換為信號;把所獲信號變換為規(guī)劃及執(zhí)行某個機器人功能所需要的信息，包括預(yù)處 理和解釋兩個步驟,這種信息可被反饋以修 正和重復(fù)該感覺順序，直至得到所需要的信息為止
上位機軟件負(fù)責(zé)根據(jù)誤差信號,伺服控制器從主機得到控制指令,進行適當(dāng)?shù)奶幚砗螽a(chǎn)生相應(yīng)的PWM 電機控制信號控制電機轉(zhuǎn)動,利用上位機的 CMOS 定時來實現(xiàn)，可以精確到微秒級
一種附加力外環(huán)的機器人力/位置自適應(yīng)模糊控制方法,是把力控制器的輸 出作為位置控制給定的修正值，通過提高位置控制的精度達到控制力的目的，并利用自 適應(yīng)模糊控制的魯棒性，使控制系統(tǒng)對不同的剛性環(huán)境具有自適應(yīng)能力
機器人的進化控制系統(tǒng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制器設(shè)計，可以很好地解決其學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力問題,根據(jù)環(huán)境的特點和自身的目標(biāo)自主地產(chǎn)生各種行為能力,展現(xiàn)適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的自主性
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信息的并行處理能力和快速性，適于實時控制和動力學(xué)控制;能夠解決那些用數(shù)學(xué)模型或規(guī)則描述難以處理或無法處理的控制過程;具有很強的自適應(yīng)能力和信息綜合能力
1)基于模式識別的學(xué)習(xí)控制;2)反復(fù)學(xué)習(xí)控制;3)重復(fù)學(xué)習(xí)控制;4)連接主義學(xué)習(xí)控制，包括再勵(強化)學(xué)習(xí)控制;5)基于規(guī)則的學(xué)習(xí)控制，包括模糊學(xué)習(xí)控制;6)擬人自學(xué)習(xí)控制;7)狀態(tài)學(xué)習(xí)控制
模糊控制提供一種實現(xiàn)基于知識(基于規(guī)則)的甚至語言描述的控制規(guī)律的新機理,由模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口4個基本單元組成
。推動3—5個通用大模型在制造業(yè)深度應(yīng)用，推出1000個高水平工業(yè)智能體，打造100個工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，推廣500個典型應(yīng)用場景。培育2—3家具有全球影響力的生態(tài)主導(dǎo)型企業(yè)和一批專精特新中小企業(yè)
一個典型的和廣泛應(yīng)用的基于知識的控制系統(tǒng)包含知識庫、推理機、控制規(guī)則集和/或控制算法等;推理機用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略,根據(jù)知識進行推理，搜索并導(dǎo)出結(jié)論
遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分級分布的,由三個基本控制級構(gòu)成的,系統(tǒng)的輸出是通過一組施于驅(qū)動器的具體指令來實現(xiàn)的
雷伯特-克雷格位置/力混合控制器為R-C 控制器,P(q) 為機械手運動學(xué)方程；T 為力變換矩陣; 操作空間力和位置混合控制系統(tǒng),末端工具的動態(tài)性能將直接影響操作質(zhì)量
每個關(guān)節(jié)所需要的力或力矩 T, 是由五個部分組成的,第一項表示所有關(guān)節(jié)慣量的作用,各個 關(guān)節(jié)的慣量被集中在一起,存在有關(guān)節(jié)間耦合慣量的作用,第三項和第四項分別表示向心力和哥氏力的作用
