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工业机器人等应用领域，对控制算法稳定性要求很高。而作为黑盒方案的神经网络控制系统，数据上还无法证明其稳定性。神经网络控制器一旦发生问题，难以进行解释和改进。

3）神经网络算法基于大量数据训练，而现有的运动控制中，比如飞控，拿到实际实验数据的成本高，大量数据的获取非常困难。

2.小脑控制类

小脑控制典型问题是类人型双足和多足机器人的平衡和运动协调控制问题。这方面一直是基于传统控制理论在进行研究，不过由于相比于机械臂或无人机，其运动的自由度高很多，难度很大。双足类人机器人给人大多数的印象还是运动迟缓、僵硬、站不稳。波士顿动力的Altas、大狗等已经是在这方面的，波士顿动力学公司并未公布他们使用的技术，但工程师EricJang表示，根据从演讲得来的信息，BD的机器人控制策略使用基于模型的控制器，并不涉及神经网络相关算法。

3.环境感知类

主要的场景是服务机器人的路径规划、无人机目标追踪、工业机器人的视觉定位等，通过感知环境，给封装好的运动控制系统下达目标运动指令。

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