基于ESN的CPG模型力反馈设计与分析

• 作者: 向馗 孙建 孙漫漫 葛运建
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人学习 人工神经网络 力控制 CPG模型 岭回归 摄动法
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器人传感技术、多传感器集成与信息融合
• 页码范围: 175-179
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文

摘要

面向机器人控制,研究数据驱动的中枢模式发生器(CPG),重点探讨力反馈环节的设计,使受控机器人具有自主运动能力的同时,能够适应外界环境变化.基于回声状态网络(ESN)构建CPG模型,通过摄动法,估计出控制向量;根据力/位混合控制的思想,将外力激励转化为位移,作为反馈误差;运用简单控制策略(如PID控制),实现CPG模型的力反馈.运用岭回归方法,将反馈环节内化到ESN的状态中,改变吸引子的形状与位置以平衡外力作用,节省能量.采用开放的运动捕捉数据,算例证实了上述方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛运建	中国科学院合肥智能机械研究所	115	1661	19.0	36.0
2	向馗	武汉理工大学自动化学院	32	81	5.0	7.0
3	孙建	中国科学院合肥智能机械研究所	35	208	8.0	12.0
4	孙漫漫	武汉理工大学自动化学院	2	19	2.0	2.0