具有未知侧滑和打滑的WMR强化学习自适应神经网络控制

• 作者: 叶锦华 吴海彬
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 轨迹跟踪 自适应神经网络 强化学习控制 非完整轮式移动机器人 不确定系统
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 219-224
• 页数: 6页
• 分类号: TP24
• 字数: 3426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2016.02.0219

摘要

利用反演设计,提出一种强化学习自适应神经网络轮式移动机器人(WMR)轨迹跟踪控制方法.首先在极坐标下建立WMR的轨迹跟踪误差模型,并基于此设计运动学控制器.然后,针对WMR动力学系统,设计自适应神经网络控制器.结合强化学习机制,同时对系统未知侧滑、打滑和模型不确定性进行优化补偿,并引入鲁棒控制项来消除补偿误差的影响,进一步提高了控制效果.所提控制方法使得闭环系统稳定,且最终一致有界收敛,其有效性通过数值仿真结果得到了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴海彬	福州大学机械工程及自动化学院	55	660	16.0	23.0
2	叶锦华	福州大学机械工程及自动化学院	13	36	3.0	5.0