动态FOCPA学习系统设计及在机器人运动平衡控制中的应用

• 作者: 蔡建羡 阮晓钢
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 操作条件反射 模糊聚类 仿生自主学习系统 信息熵 姿态平衡控制 速度控制
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 662-672
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2010.00662

摘要

针对仿生自主学习系统的自组织和泛化能力问题,基于Skinner操作条件反射原理和模糊聚类算法设计了动态FOCPA(fuzzy operant conditioning probabilistic automaton)仿生自主学习系统.动态FOCPA学习系统不仅具有仿生的自学习和自组织能力,而且提高了学习的精度和速度.其在仅能获得环境微弱反馈信息的前提下,首先采用在线聚类的方法实现对输入空间的灵活划分,以确保映射规则的数目是最经济的;然后以取向值为评价信号,采用OC学习算法,在线自主学习输入状态到输出操作行为的最佳映射,并加入一个高斯噪声项对映射结果进行实时优化.此外,动态FOCPA学习系统还利用信息熵的评价能力,来验证自身的自学习和白组织能力.理论上分析了设计的OC学习算法的收敛性;通过对两轮柔性直立式机器人姿态平衡控制和速度控制的实验分析,验证了动态FOCPA学习系统的有效性.

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	蔡建羡	北京工业大学电子信息与控制工程学院	10	75	4.0	8.0