云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用

两轮自平衡机器人控制系统具有高阶次、多变量、非线性且强耦合的特性,因此难以建立精准的数学模型。针对两轮自平衡机器人系统的复杂性,对其平衡控制系统进行了研究,提出了一维云模型控制器的设计方法。运用该方法,成功地实现了两轮自平衡机器人的平衡控制,并比较了一维云模型控制器在三规则和五规则下对系统性能的影响。试验结果表明:一维云模型控制器在两轮自平衡机器人平衡控制系统中具有良好的控制性能和强抗干扰性,五规则控制器具有更加优越的控制效果。云模型控制器成功应用在两轮自平衡机器人平衡系统中,并在试验样机平台体现了良好的平衡性能,为今后云模型控制器的设计提供参考,也推进了云模型控制器在硬件平台实现的进程。     

基于内在动机的智能机器人自主发育算法

针对两轮自平衡机器人在学习过程中主动性差的问题,受心理学内在动机理论启发,提出一种基于内在动机的智能机器人自主发育算法。该算法在强化学习的理论框架中,引入模拟人类好奇心的内在动机理论作为内部驱动力,与外部奖赏信号一起作用于整个学习过程。采用双层内部回归神经网络存储知识的学习与积累,使机器人逐步学会自主平衡技能。最后针对测量噪声污染对机器人平衡控制中两轮角速度的影响,进一步采用卡尔曼滤波方法进行补偿,以提高算法收敛速度,降低系统误差。仿真实验表明,该算法能够使两轮机器人通过与环境的交互获得认知,成功地学会运动平衡控制技能。     

基于Hopfield 网络的柔性两轮自平衡机器人控制

用弹簧模仿人的腰椎,采用LQR 成功实现了机器人实物控制．针对柔性两轮自平衡机器人的姿态控 制,提出了一种基于联想学习的离散Hopfield 网络实现方法,以生物学习控制方式实现柔性两轮自平衡机器人在姿 态控制上的自适应、自组织能力．针对非线性、强耦合的柔性机器人系统,首先定义了合理的能量变化函数,并运用 柔性机器人动力学方程设计了满足该动态过程的Hopfield 网络控制器,然后分析了该控制器的收敛性．仿真实验表 明了该方法的有效性和系统的稳定性．对实验结果进行详细分析,表明了系统姿态控制器设计的合理性和有效性．     

基于机器学习实现双轮机器人平衡控制的应用研究

为了有效地解决双轮机器人平衡控制问题,改善学习时间过长的问题,使双轮机器人具有自学习能力;将机器学习中强化学习算法应用于双轮机器人上,利用内部回归神经网络构造性能评价函数,设计了一种新型控制算法;该算法是一种不需要预测和辨识模型,在模型未知及没有先验经验的条件下,通过自身神经网络的在线学习,以实现对双轮机器人的自学习平衡控制; Matlab仿真以及物理实验表明:该方法能在短时间内成功实现对双轮机器人的自学习平衡控制,且在性能上优于其它学习算法.     

操作条件反射学习自动机及其在机器人平衡控制中的应用

针对两轮机器人的平衡控制问题,在学习自动机理论的框架中,提出一种基于操作条件反射学习自动机的仿生学习模型.该模型引入认知学习单元和取向单元,分别用来实现操作行为学习和指导系统进化的方向.模拟两轮自平衡机器人的平衡控制仿真实验表明,该学习模型具有可行性和有效性,能使机器人自主学会平衡控制技能,并使其具有高度的自适应能力.     

基于AOCA仿生学习模型的两轮机器人自主平衡学习研究

以两轮机器人的自主平衡学习控制为研究对象,针对传统控制方法无法实现机器人类似人或动物的渐进学习过程,依据斯金纳的操作条件反射理论建立了一种自治操作条件反射自动机（Autonomous operant conditioning automaton,AOCA）模型,设计一种基于AOCA的仿生学习算法,并进行机器人姿态平衡学习实验仿真研究. 实验结果表明,基于AOCA的仿生学习方法能有效地实现机器人的自主平衡学习控制,机器人系统的平衡能力在学习控制过程中自组织地渐进形成,并得以发展和完善.     

OCPA仿生自主学习系统及在机器人姿态平衡控制上的应用

针对本质上非线性、强耦合的两轮自平衡机器人复杂动态系统,构造操作条件反射概率自动机(OCPA)仿生自主学习系统。OCPA仿生自主学习系统是一个基于Skinner操作条件反射的概率自动机,主要特征在于模拟生物的操作条件反射机制,具有仿生的自组织功能,包括自学习和自适应功能,可用于描述、模拟、设计各种自组织系统。从理论上分析OCPA学习系统的操作条件反射学习机制的收敛性。应用于两轮机器人姿态平衡控制的仿真和实验结果均表明,设计的OCPA仿生自主学习系统不需要系统的模型,通过模拟生物的操作条件反射机制,自组织地渐进形成、发展和完善其姿态平衡控制技能。     

模糊操作条件概率自动机仿生自主学习系统和机器人自平衡控制

为了实现两轮机器人的自平衡控制, 利用Skinner操作条件反射机理, 以概率自动机为平台, 融入模糊推理, 构造了模糊操作条件概率自动机(OCPA)仿生自主学习系统. 该学习系统是一个从状态集合到操作行为集合的随机映射, 采用操作条件反射学习机制, 从操作行为集合中随机学习作为控制系统控制信号的最优行为, 并利用学习到的操作行为取向值信息, 调整操作条件反射学习算法. 此外, 学习系统还引入行为熵, 以验证其自学习和自组织能力. 应用于两轮机器人自平衡控制的仿真结果, 验证了模糊OCPA学习系统的可行性.     

基于Skinner操作条件反射的两轮机器人自平衡控制

针对两轮自平衡机器人的运动平衡控制问题,采用了基于Skinner操作条件反射理论的自回归神经网络学习算法作为机器人的学习机制,利用自回归神经网络对评价函数进行逼近,以实现对行为决策的优化,从而使机器人能够在无需外部环境模型的情况下,通过学习和训练,获得像人或动物一样的自主学习技能,解决了两轮机器人的运动平衡控制问题.最后分别在无扰动和有扰动的两种状态下设计了仿真实验并进行了比较.结果表明,该操作条件反射学习机制具有较快的自主平衡控制技能和较好的鲁棒性能,体现了较高的理论研究意义和工程应用价值.     

两轮自平衡机器人控制系统的设计

针对自行设计的两轮自平衡机器人Opyanbot建立了动力学模型,应用最优控制和两轮差动等控制方法设计了控制器,提出了针对两轮自平衡机器人平衡和行进的新策略。为了提高两轮自平衡机器人的控制效果,利用基于DSP数字电路的全数字智能伺服驱动单元IPM100分别精确控制左右轮电机,并利用上位机实时控制机器人的运动状态,提高了控制精度、可靠度和集成度,得到了很好的控制效果。     

模糊自适应在机器人行走平衡控制中的应用

针对多变量、非线性的两轮机器人系统的行走平衡控制问题,提出一种基于Backstepping（反推）方法和PID的控制策略。该策略在Backstepping控制器中加入模糊自适应部分,利用模糊系统逼近Backstepping设计过程中的未知非线性函数,模糊系统中的参数基于自适应律调整,解决了Backstepping控制器中因含有未知参数难以实现的困难,避免了两轮机器人系统不满足严格三角结构的问题。针对两轮机器人的仿真实验结果表明：采用设计的控制策略,可以实现两轮机器人的行走平衡控制任务。     

Skinner 操作条件反射的一种仿生学习算法与机器人控制

针对两轮自平衡机器人的运动平衡控制问题,提出了基于Skinner 操作条件反射理论的BP 神经网络 与资格迹相结合的仿生自主学习算法作为两轮机器人的学习机制．该算法利用资格迹能解决延迟影响、加快学习速 度和提高可靠性的特点,将其与BP 神经网络相结合构成复合学习算法,能够预测机器人将要获得的行为评价函数, 并依据概率取向机制以一定的概率选择最大评价值对应的最优行为,从而使机器人能够在未知环境下通过与环境的 交互、学习和训练,获得像人或动物一样的自主学习技能,实现对两轮机器人的运动平衡控制．最后,分别用基于 Skinner 操作条件反射理论的BP 算法和BP 资格迹复合算法对两轮机器人做了仿真实验并进行了比较．结果表明, 基于Skinner 操作条件反射理论的BP 资格迹复合仿生自主学习算法的学习机制能够使机器人获得良好的动态性能 和较快的学习速度,体现了机器人较强的自主学习技能和平衡控制能力．     

双轮驱动移动机器人的学习控制器设计方法*

提出一种基于增强学习的双轮驱动移动机器人路径跟随控制方法,通过将机器人运动控制器的优化设计问题建模为Markov决策过程,采用基于核的最小二乘策略迭代算法(KLSPI)实现控制器参数的自学习优化。与传统表格型和基于神经网络的增强学习方法不同,KLSPI算法在策略评价中应用核方法进行特征选择和值函数逼近,从而提高了泛化性能和学习效率。仿真结果表明,该方法通过较少次数的迭代就可以获得优化的路径跟随控制策略,有利于在实际应用中的推广。     

神经元PID控制器在两轮机器人控制中的应用

针对两轮机器人传统PID控制器参数整定困难的问题,设计了一种神经元PID控制器.该控制器利用神经元的自学习和自适应能力,在线实时调整控制器各项参数.建立了两轮机器人的非线性模型,讨论了神经元PID控制系统的结构及其控制算法和各项控制器参数的学习算法.将设计的控制器其应用于两轮机器人的平衡控制中,并且与传统PID控制器进...     

两轮机器人在坡面上的运动平衡控制

两轮机器人在坡面上运动时,由于受到重力作用的影响,其姿态平衡控制变得更加复杂。为实现机器人在坡面上的平衡控制,首先建立了两轮机器人在坡面上的动力学模型,然后针对两轮机器人设计一种非线性PD控制器。与传统的线性PD控制器进行仿真实验对比,实验结果说明:在响应速度、稳定性、鲁棒性方面,非线性PD控制有着更好的效果。最后,在姿态平衡控制中加入速度控制,构成双环的PD控制,实现了两轮机器人在坡面上的静态平衡。     

简易两轮自平衡机器人的设计与制作

两轮自平衡机器人与倒立摆的基本原理相同,都是自动控制理论的典型研究对象,但要自行制作都有一定难度。介绍了用市场上很容易买到的玩具车改装而成的两轮自平衡机器人。在单片机的控制下,实现了连续稳定的直立平衡。可以作为自动控制系统的实验平台,进行各种控制算法的可行性与效果验证。     

两轮自平衡机器人的无源控制器设计

以两轮自平衡机器人为研究对象,基于其状态空间模型,利用线性矩阵不等式的方法,设计两轮自平衡机器人平衡的无源控制器,并给出了两轮自平衡机器人无源控制器存在的充分条件。仿真结果表明,设计的无源控制器对于机器人的平衡是有效的。