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具有n个传动器的n个关节机器人系统的学习控制方法
机器人系统 关节角跟踪 迭代学习控制 新算法
2008/5/10
针对由n个传动器所驱动的n个关节机器人系统,采用学习控制的方法讨论了其跟踪控制的问题.首先通过变换降阶,将相应系统转化为低阶系统,然后针对低阶系统进行设计.该方法消除了Kawamara方法在学习过程中要求每次学习都要经过相同的初始值的限制,从而克服了Kawamara方法难以应用到“学习过程中存在初态偏差”的困难.仿真结果说明了此方法的有效性和优越性.
针对主从机器人系统双边控制策略的透明性问题,利用电液比例阀控制液压缸建立了单自由度主、从机器人临场感实验系统。在力和运动的双边控制中,采用力反馈伺服型、并行型和改进并行型3种控制策略,对空载、小刚度弹性负载和大刚度弹性负载情况下的位置和力跟踪性能分别进行了实验。实验结果表明:力反馈伺服型、并行型的运动跟踪存在时间滞后,主手受力存在振动;与其他两种控制策略相比,改进并行型控制策略在小刚度和大刚度负载...
时变机器人系统的重复学习控制: 一种混合学习方案
Adaptive control iterative learning control repetitive control robotic systems time-varying systems
2008/5/10
Repetitive learning control is presented for finite-time-trajectory tracking of uncertain time-varying robotic systems. A hybrid learning scheme is given to cope with the constant and time-varying unk...
基于强化学习算法的多机器人系统的冲突消解策略
多机器人
过程奖赏
优先扫除
强化学习
2007/8/27
Abstract多机器人系统中,随着机器人数目的增加,系统中的冲突呈指数级增加,甚至出现死锁.本文提出了基于过程奖赏和优先扫除的强化学习算法作为多机器人系统的冲突消解策略.针对典型的多机器人可识别群体觅食任务,以计算机仿真为手段, 以收集的目标物数量为系统性能指标,以算法收敛时学习次数为学习速度指标, 进行仿真研究, 并与基于全局奖赏和Q学习算法等其他9种算法进行比较. 结果表明所提出的基于过程奖...