机器人系统神经网络控制方法研究进展:理论、仿真与应用

机器人是复杂的系统，需要不断地适应外部环境，而外部环境往往是不可预测的。因此，有效和高水平的控制算法是这类系统性能的组成部分。因此，它们需要具有适应性、健壮性和有效性。机器人在越来越多的现代应用中发挥着重要作用，例如工业制造、救援任务、服务活动以及医疗保健系统等等。这导致了最近新型机器人的发展，如新型工业机器人、冗余机器人、轮式机器人、类动物机器人、人形机器人、无人机、触觉设备、软体机器人等，这些都需要有效的控制算法。不出所料，由于这些进步，智能控制算法已经成为工业公司、研究人员和学术教学项目感兴趣的热门话题。

近年来，人工神经网络凭借其智能特性在机器人控制领域表现出了良好的应用前景。然而，神经网络机器人控制系统在简单的控制结构下工作良好，但如何进一步提高这些智能系统的工作效果至今被忽视。本研究课题旨在收集研究机器人系统神经网络控制方法的论文。

本研究课题鼓励对神经网络控制方法的新研究成果做出贡献，这些方法可以应用于各种机器人系统。我们欢迎提交文章，重点关注但不限于:
-神经网络控制系统的先进发展:新的设计和算法。
-神经网络系统建模、识别和仿真及其在机器人技术中的应用。
-实时验证智能系统与神经网络部署。
提交的稿件建议采用以下格式:
-假设与理论，方法，原创研究，综述
-简要研究报告，综述。