研究人员开发了一种新颖的混合控制器，用于在流体环境中进行微型机器人的细胞操控。该控制器结合了模型预测控制（MPC）系统和使用Soft Actor-Critic（SAC）训练的强化学习（RL）策略。RL策略提供了一个有界的速度校正，仅在与细胞接触时应用，与传统的MPC或PID控制器相比，在时变流条件下增强了鲁棒性和跟踪精度。该系统展示了泛化能力，在对特定参考曲线进行训练后，在未见过的轨迹上表现良好。 AI
影响 这项研究可能为生物学和医学领域的微流控设备中细胞的更精确、更鲁棒的自动化操控带来突破。
排序理由 这是一篇详细介绍微型机器人操控新控制方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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