| 專利名稱 |
不確定環(huán)境接觸下的可重構機器人分散學習最優(yōu)控制方法 |
| 申請?zhí)?專利號 |
CN201711017777.9 |
專利權人(第一權利人) |
長春工業(yè)大學 |
| 申請日 |
2017-10-26 |
授權日 |
2020-07-24 |
| 專利類別 |
授權發(fā)明 |
戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 |
新一代信息技術 |
| 技術主題 |
機器學習|系統(tǒng)動力學模型|機器人控制|控制理論|神經(jīng)網(wǎng)絡|控制算法|機器人系統(tǒng)|能源消耗|力學模型 |
| 應用領域 |
自適應控制 |
| 意向價格 |
具體面議 |
| 專利概述 |
不確定環(huán)境接觸下的可重構機器人分散學習最優(yōu)控制方法,屬于機器人控制算法領域,為了解決傳統(tǒng)的可重構機器人控制方法中存在機器人關節(jié)的抖振效應及穩(wěn)定性和控制精度低的問題,首先建立可重構機器人系統(tǒng)動力學模型,通過對可重構機器人關節(jié)子系統(tǒng)間的耦合力矩交聯(lián)項的分析,然后構建代價函數(shù)與HJB方程,通過基于策略迭代的學習算法,來求HJB方程的解,接下來采用神經(jīng)網(wǎng)絡對代價函數(shù)進行近似,最后通過仿真驗證所提出控制方法的有效性;該方法可以在面向不確定環(huán)境接觸的條件下,使機器人系統(tǒng)實現(xiàn)良好的穩(wěn)定性與控制精度,可以在提高可重構機器人控制精度的同時,降低系統(tǒng)執(zhí)行器的能耗,并降低了機器人系統(tǒng)動力學模型的復雜性。 |
| 圖片資料 |
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| 合作方式 |
具體面議 |
| 聯(lián)系人 |
戚梅宇 |
聯(lián)系電話 |
13074363281 |