基于强化学习规则的两轮机器人自平衡控制

• 作者: 蔡建羡 阮晓钢 陈静
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 强化学习 模糊神经网络 两轮机器人系统 平衡控制
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 321-323
• 页数: 3页
• 分类号: TH873.7
• 语种: 中文

摘要

两轮机器人是一个典型的不稳定,非线性,强耦合的自平衡系统,在两轮机器人系统模型未知和没有先验经验的条件下,将强化学习算法和模糊神经网络有效结合,保证了函数逼近的快速性和收敛性,成功地实现两轮机器人的自学习平衡控制,并解决了两轮机器人连续状态空间和动作空间的强化学习问题;仿真和实验表明:该方法不仅在很短的时间内成功地完成对两轮机器人的平衡控制,而且在两轮机器人参数变化较大时,仍能维持两轮机器人的平衡.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮晓钢	北京工业大学电子信息与控制工程学院	240	2182	23.0	35.0
2	陈静	北京工业大学电子信息与控制工程学院	18	111	6.0	10.0