可生长仿生学习算法在机器人平衡控制中的研究

李福进; 王志龙; 任红格; 高建宇

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可生长仿生学习算法在机器人平衡控制中的研究

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针对两轮机器人的运动平衡控制问题,提出一种基于Q学习的生长细胞结构(GCS)网络的仿生学习算法;GCS网络除了具有SOM网络的竞争机制外,它还可以通过新神经元的不断生长,自组织地进行演化,Q学习算法是一种无模型强化学习算法,它可以改善学习能力,但是它只适用于状态离散化的控制系统中;将GCS网络的生长特性应用到Q学习算法中,通过网络输出的获胜神经元的信息来优化Q值,实现了状态连续系统的无模型控制,并且在两轮机器人上做了仿真实验;结果表明,当神经元数为12个时,机器人才开始受控,但是机器人本体的倾角振荡角度过大,位移不受控制;当神经元数增加到25个时,机器人本体的倾角在很小的角度范围内波动(大约0.2°),位移大约在0.05m的位置达到平衡,机器人的运动平衡达到了很好的控制效果.

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来源
《计算机测量与控制》 |2014年第4期|1105-1107|共3页
作者
李福进; 王志龙; 任红格; 高建宇;
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作者单位

河北联合大学电气工程学院;

河北唐山 063009;

河北联合大学电气工程学院;

河北唐山 063009;

河北联合大学电气工程学院;

河北唐山 063009;

河北联合大学轻工学院;

河北唐山 063009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
GCS网络; Q学习; 仿生学习; 运动平衡; 两轮机器人;

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