用于机器人运动控制的通用小脑认知模块的构建

• 作者: 周宁宁 张少白
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小脑模型 感觉运动系统 运动控制 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 69-74
• 分类号: TP18
• 字数: 4578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2012.02.013

摘要

用具有神经生理学性质的小脑模型实现对机器人系统各种不同感觉协调运动的控制,这是当前机器人控制领域的一个研究热点.但针对一种控制任务就要构建一种对应的小脑模型,这种方式效率很不理想.文中以运动控制为基础,构建了一种包括所有主要细胞类型及其连接的通用小脑认知模块(General Cerebellum Cognitive Module,GCCM).对给定的背景知识,GCCM能够通过学习生成理想输出,因而,可用于各种不同的机器人感觉运动控制任务.仿真实验证明,通过将脊髓层次上的轨迹误差检测与小脑中的记忆轨迹结合起来,嵌入的GCCM控制系统能对快速手臂延伸运动进行精确的鲁棒控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张少白	南京邮电大学计算机学院	32	207	7.0	13.0
2	周宁宁	南京邮电大学计算机学院	37	398	11.0	18.0