排序方式: 共有51条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
递阶强化学习是解决状态空间庞大的复杂系统智能体决策的有效方法.通过引入启发式算法思想,对一种递阶强化学习方法进行改进,使得智能体在学习过程中融入了历史信息,提高了学习效率,解决了在庞大状态空间和动态变化环境中对智能体进行最优行为策略学习的问题.以扩展的信念、愿望和意图意识模型为基础.提出了一种具有主动性、自治性、反应性、社会性的自主机器人路径规划智能体体系结构,通过仿真实验,证明了路径规划智能体的可行性和有效性. 相似文献
3.
为了解决传统工业机器人无法对多个不定位姿的工件进行分拣抓取的问题,搭建一套基于机器视觉的零件分拣及上下料系统。所搭建系统能够较准确地对铝件和有机玻璃件进行分拣,并对工件的位姿进行识别,最后将结果换算到机器人的世界坐标系下,对工件进行准确抓取和上下料。其中针对工件的分拣,提出了通过条形码进行识别分拣的方法,此方法简单有效,快速便捷。对与背景对比度不高的透明有机玻璃件的位姿识别,提出一种自适应调参线性变换方法,从而准确识别出透明件的位姿信息。经实验测试,所搭建系统具有较高的准确性。 相似文献
5.
提出了一种嵌入式网络监控系统的实现方法。它的监控端采用嵌入式linux设备,并以AppWeb作为嵌入式web服务器,以SQLite作为嵌入式数据库,应用CGI技术实现了嵌入式web服务器与用户浏览器之间的动态页面交互。 相似文献
6.
7.
通过引入频率最大Q值启发式学习算法,对一种递阶强化学习方法进行改进,解决在庞大状态空间和动态变化环境中对Agent进行最优行为策略学习的问题。引入属性维护算子以及承诺和规划意识属性,对经典信念、愿望、意图模型进行扩展,给出意识属性的理性维护过程,增强Agent的自适应性并使Agent具有在动态环境中进行在线学习的能力。根据意识模型提出一种具有主动性、适应性、反应性、社会性的Agent体系结构,并根据该体系结构开发出一种路径规划Agent。通过对行驶环境的组态设定,模拟车辆复杂的行驶状态,并通过对行驶状态的不断学习,最终获得最优路径,证明体系结构的可行性和有效性。 相似文献
8.
数控系统中动态性能与定位精度决定了加工质量及效率,为满足磨床数控系统控制要求及加工精度,研究快速整定PID方法及提高定位精度补偿方式,基于PMAC运动控制器搭建五轴数控工具磨床的全闭环伺服系统。针对伺服系统动态性能差、跟随误差较大等问题,阐述了基于PMAC的前馈-PID陷波滤波器伺服算法,提出了快速PID整定方法。针对定位精度差的问题,论述了定位补偿原理及方式,使用激光干涉仪进行目标点测量后制作螺距补偿和反向间隙补偿表。结果表明,PID整定方法得当,五轴磨床的动态响应性能良好,跟随误差大幅度减小;定位补偿措施合理,定位精度和重复定位精度大幅度提高,达到设计要求的3μm以内。 相似文献
9.
管沟机器人是一种运行在排水管道,公路排水渠的欠驱动差分移动机器人,针对管沟机器人在实际环境中受到的复杂环境干扰,为了使管沟机器人具有更好的运动控制性能,提出了一种内外环的滑模自抗扰控制方法。首先对管沟受到的复杂环境干扰进行分析,将管沟机器人受到的复杂环境干扰解耦成横向和纵向干扰,建立出在干扰情况下的运动学模型。依据理想运动学模型建立出外环的滑模控制器,得出理想控制律,依据干扰运动学模型建立扩张状态观测器,观测出环境干扰数值,从而建立内环的滑模控制器,利用观测值修正外环的理想控制律。同时利用Lyapunov稳定性原理对系统进行分析,最后搭建了Matlab的Simulink模型进行仿真验证,最终证明了所提出的方法具有较强的鲁棒性和运动控制性能。 相似文献
10.