基于稀疏学习的连续型机械臂自适应控制器

摘要：

探讨空间连续型机械臂执行在轨操作任务过程中的自适应轨迹跟踪控制器设计问题.首先,对于具有显著非线性特征的连续型机械臂动力学模型,考虑运动过程中存在的建模误差和外部干扰因素,设计变结构动力学控制器;然后,基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)对变结构控制器参数进行在线调整,实时优化控制器性能;最后,提出一种针对强化学习网络稀疏训练方法,训练过程中采用具有随机稀疏拓扑结构的稀疏连接层代替神经网络的全连接层,并以一定概率对连接薄弱的网络进行迭代剪枝,使得DRL的策略网络由初始稀疏拓扑结构演化为无标度网络,在不降低训练精度的基础上压缩网络规模.仿真结果表明,所提出基于强化学习的自适应控制器能够有效地进行连续型机械臂的跟踪控制,通过稀疏学习的方法,控制器在保证控制精度的同时,双隐层网络节点参数量下降99％,大幅降低了计算成本.

关键词：空间机械臂、连续型机械臂、动力学控制、强化学习、稀疏学习、自适应控制

所属期刊栏目：38

分类号：TP273.2(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2563-2568