为了提高控制稳定性，提出了各种非线性控制方法，如后退控制、滑模控制、和基于视觉反馈的非线性控制器设计。然而，上述方法要么对非线性系统做一些假设，要么对非线性系统进行线性化，要么在控制器的性质上加一个先验结构，这大大增加了控制的复杂性，跟踪性能也不是很乐观。

确实，传统的非线性控制方法存在一些局限性。非线性系统具有复杂的动态行为和非线性特性，使得传统的控制方法不再适用。因此，需要一种更先进的控制方法来解决这些问题。

近年来，深度学习和强化学习等人工智能技术已经被应用于非线性控制领域，取得了显著的进展。例如，深度强化学习可以通过学习最优策略来实现非线性控制。同时，基于深度学习的控制器可以对非线性系统进行端到端的学习，避免了手动设计控制器的复杂性。

总的来说，深度学习和强化学习等新型控制方法具有更好的控制性能和更高的鲁棒性，能够更好地应对非线性系统的挑战。