基于机器学习实现双轮机器人平衡控制的应用研究

• 作者: 孙亮 甘飞梅
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 双轮机器人 机器学习 强化学习 内部回归神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 2972-2974
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

为了有效地解决双轮机器人平衡控制问题,改善学习时间过长的问题,使双轮机器人具有自学习能力；将机器学习中强化学习算法应用于双轮机器人上,利用内部回归神经网络构造性能评价函数,设计了一种新型控制算法；该算法是一种不需要预测和辨识模型,在模型未知及没有先验经验的条件下,通过自身神经网络的在线学习,以实现对双轮机器人的自学习平衡控制; Matlab仿真以及物理实验表明:该方法能在短时间内成功实现对双轮机器人的自学习平衡控制,且在性能上优于其它学习算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙亮	北京工业大学电子信息与控制工程学院	48	347	9.0	16.0
2	甘飞梅	北京工业大学电子信息与控制工程学院	1	9	1.0	1.0