10.3785/j.issn.1008-973X.2018.06.005
内在动机轮式倒立摆反应式认知系统
针对直线运动的轮式倒立摆常规自平衡控制方法存在自适应性差和鲁棒性差的问题,建立轮式倒立摆反应式认知系统,在与环境交互过程中涌现出自平衡控制规则.该系统由感知模块、执行模块和认知模块组成,前两者分别负责系统的输入与输出.认知模块涉及到知识模型与学习策略:前者由连续动作学习自动机组构成,用于描述控制规则;后者负责优化知识模型,采用不确定性动机驱动的学习算法.详细描述该系统的结构、原理和算法,理论证明学习算法的收敛性,并通过仿真实验验证系统的自学习能力.结合常规PID和 LQR算法通过仿真实验验证自适应性和鲁棒性.实验结果表明,该系统能够自主涌现出自平衡控制规则,表现出良好的自主学习认知技能,具有较好的自适应性与鲁棒性.
轮式倒立摆(WIP)、学习自动机、不确定性动机、反应式控制、认知机器人
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61203343;河北省自然科学基金资助项目E2014209106;河北省高等学校科学技术研究青年基金资助项目QN2016102,QN2016105
2018-08-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1073-1080