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億歐網複雜機械人的運動控制，一直阻擋機械人產業發展的老大難問題，遲遲沒有得到很好的解決。
即便是代表機械人最高水平的波士頓動力，其機械人離實用也還遠。近兩年發展迅猛的ai，儼然如萬金油般，被用在各種地方，自然也包括機械人控制領域，而且似乎取得了不錯的效果。前端時間，ucberkely的強化學習專家pieter abbeel創辦了embodied intelligence，業務更是直接涵蓋了vr、ai、機械人三大熱點。
為了搞清楚vr、ai等新技術如何在機械人控制領域應用，本文根據一些相關**和公開資料，
包括pieter abbeel的演講，對vr和ai在機械人控制方面的應用進行了簡單梳理，發現ai和vr等在機械人控制等方面還是有實在的應用，只不過離取得實質性突破，還有相當長的距離。
人體的神經系統由大腦、小腦、腦幹、脊髓、神經元等共同構成，複雜而又完善。人體神經系統包括中樞神經系統和周圍神經系統。中樞神經系統由腦和脊髓組成，是人體神經系統的最主體部分。周圍神經系統是從腦和脊髓發出的分布到全身各處的神經。無數的神經元存在於神經系統各處，構成神經網路。
工業機械人，各類機械臂，無人機的底層運動控制等面臨的主要是這類問題。
這塊目前是機械人控制仍未突破的難點，目前做的最好的顯然是波士頓動力。
主要是掃地機械人、無人機等底層運動控制已經封裝好的機械人的導航和路徑規劃。需要通過環境感知，對自身和目標進行定位、導航和運動規劃。
這是服務機械人需要突破的重要問題。
主要原因可能有：
既然有可靠的白盒方案，沒必要換成黑盒的神經網路控制系統。
而作為黑盒方案的神經網路控制系統，資料上還無法證明其穩定性。神經網路控制器一旦發生問題，難以進行解釋和改進。
比如飛控，拿到實際實驗資料的成本高，大量資料的獲取非常困難。
這方面一直是基於傳統控制理論在進行研究，不過由於相比於機械臂或無人機，其運動的自由度高很多，難度很大。雙足類人機械人給人大多數的印象還是運動遲緩、僵硬、站不穩。波士頓動力的altas、大狗等已經是在這方面最先進的，波士頓動力學公司並未公布他們使用的技術，但谷歌工程師eric jang表示，根據從演講得來的資訊，bd的機械人控制策略使用基於模型的控制器，並不涉及神經網路相關演算法。
目標識別
環境感知過程中的目標識別，如無人機目標的識別和追蹤等，有神經網路的幫助，可以識別的更準確，已經在大疆等無人機上應用。
定位導航和路徑規劃
目前機械人的定位導航，主要基於流行的vslam或雷射雷達slam技術。主流的雷射雷達方案大概可以分三步，中間部分環節可能涉及到一些深度學習，大部分內容並不涉及深度學習相關。
第一步：slam，構建場景地圖，用雷射雷達構建場景的2d或3d點雲，或者重建出3d場景。
第二步：構建語義地圖，可能會對物體進行識別和分割，對場景中的物體進行標記。（有的可能略過這一步）
第三部：基於演算法進行路徑規劃，並驅動機械人的運動。
首先通過傳統機械人學中分析受力和建模的思路，建立乙個包含大量資料的資料集，這個資料集裡的每一項資料報含乙個物體的模型和這個物體在不同姿態下可以被穩定抓起來的施力方式，這些施力方式是通過物體模型計算出來的。有了資料之後，用這些資料訓練乙個神經網路。然後給出乙個新物體，通過神經網路判斷這個物體和資料集裡哪個物體最相似，然後根據最相似的物體的資料集裡包含的施力方式計算出這個新物體的最穩定施力方式。
整個演算法占用了google雲伺服器上的1500臺虛擬機器的計算量。此方法也讓「雲機械人」這個概念受到了關注。
但基於神經網路的控制系統，在魯棒性等方面短期似乎難以得到解決，因此離實際應用還有很遠的距離。在多種研究方法的共同努力下，我們也期待機械人控制問題能夠早日有所突破。
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