双轮驱动移动机器人的学习控制器设计方法

• 作者: 刘春明 宋金泽 张洪宇 张鹏程 徐昕
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 移动机器人 动力学模型 运动控制 非完整系统 增强学习 策略迭代
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2310-2313
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.06.094

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐昕	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	14	833	7.0	14.0
2	张鹏程	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	2	3	1.0	1.0
3	刘春明	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	3	49	2.0	3.0
4	宋金泽	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	6	114	4.0	6.0
5	张洪宇	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	1	3	1.0	1.0