虽然基于鲁棒控制的方法一般都具有对参数变化和扰动不敏感的优点, 但是通常需要较大的控制增益, 造成系统响应不光滑, 使执行器的损耗较大,且可能造成系统的抖振. 在未来的研究中可以结合自适应控制的方法, 在模型细小变化时利用控制器的鲁棒性从而避免自适应机构过于频繁的调整, 当模型变化较大时, 则利用自适应的方法对其进行修正, 从而避免鲁棒控制方法过高的增益造成的问题.2.1.3 智能视觉伺服控制智能控制不需要精确的数学模型, 并且具有自学习能力, 适合于具有模型不确定性的视觉伺服系统控制. 智能视觉伺服控制方法有:基于计算智能的方法一般利用人工神经网络、遗传算法等方法对视觉伺服系统模型进行拟合, 并利用学习到的模型进行控制. BP 神经网络是一种常用的方法, 为了提高其收敛速度, 可以使用遗传算法设计其初值和参数. 这一类方法不需要复杂的建模过程, 但是需要预先进行离线训练, 而且当环境变化时又需要重新训练, 限制了其应用.