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1.
柔性两轮机器人是一种不稳定、非线性、强耦合系统。该系统的突出特点是在机器人的腰部装有柔性的机体结构,能够更好地模拟人和动物的生物动力学特性,具有更好的仿生性质,同时,系统的控制难度显著增大,为使机器人能够平衡直立运动,且具有较强的鲁棒性,提出了非线性PD的姿态平衡控制方法,实现了机器人的姿态平衡,并同时设计了PID航向差动控制结构驱动左右轮电机,使机器人能够完成直线行进、自旋、环绕等多种运动平衡模式。实验结果表明,机器人具有优良的平衡能力和机动性能,从而验证了方法的有效性。 相似文献
2.
在书写任务中的基于轨迹匹配的模仿学习 总被引:1,自引:0,他引:1
针对书写任务中运动轨迹较复杂的问题,引入基于轨迹匹配的模仿学习算法对书写轨迹进行表征和泛化,进而实现机器人书写技能的获取。机器人从示教者处获取示教数据,利用高斯混合模型( Gaussian mixture model, GMM)进行编码,学习示教行为的本质特征,通过高斯混合回归进行泛化处理,实现行为再现。实验结果表明:该方法具有良好的行为编码能力和抗干扰性,能够实现轨迹可连续的汉字书写,通过对GMM的扩展能够进行多任务学习,进而实现轨迹不可连续汉字的书写,泛化效果较好。 相似文献
3.
4.
一级直线倒立摆匀速行走的模糊控制研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
当前针对倒立摆的研究一般是把角度控制或者位置控制作为控制目标,很少着眼于速度控制,有鉴于此,设计了一种简单的模糊控制器,应用于一级直线倒立摆的匀速行走控制中;仿真实验和实物实时控制实验均验证了该控制器的有效性,对于设定的速度整定值,通过调整几个比例环节的系数,系统具有很好的动态性能指标,而且控制器在有外界扰动时体现了很好的抗扰性;考虑到实际物理系统中倒立摆行程的限制,设计的自动换向开关实现了倒立摆在一段给定的行程上匀速来回行走的控制目标,通过手动切换开关也能实现倒立摆的位置控制。 相似文献
5.
6.
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. 相似文献
7.
阮晓钢 《模式识别与人工智能》2000,13(4)
本文基于模糊Hopfield网络研究提出了一种神经元模糊识别系统(Neuro-Fuzzy Recognition System,简称NFR系统,或NFRs).其核心是(N+1)阶模糊Hopfield网络和NFR聚类核.通过(N+1)阶模糊Hopfield网络中的N阶子网络,对样本模式进行模糊聚类,学习样本模式中隐含的模糊聚类结构知识,形成NFR聚类核.基于NFR聚类核形成的知识结构,(N+1)阶模糊Hopfield网络对由待识别模式和样本模式构成的模式集合进行模糊聚类运算.NFRs可对模式空间的模式进行分类和识别,并依样本模式将其划分为等价类.论文对NFRs的性能进行了理论分析和示例研究,结果显示,NFRs具有良好的特性. 相似文献
8.
针对未知环境下移动机器人路径规划问题,以操作条件反射学习机制为基础,根据模糊推理系统和学习自动机的原理,提出一种应用于移动机器人导航的混合学习策略.运用仿生的自组织学习方法,通过不断与外界未知环境交互从而使机器人具有自学习和自适应的功能.仿真结果表明,该方法能使机器人学会避障和目标导航任务,与传统的人工势场法相比,能有效地克服局部极小和振荡情况. 相似文献
9.
10.