柔性机器人多层启发式动态规划平衡认知研究

• 作者: 陈静
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 启发式动态规划 柔性自平衡机器人 认知模型 内部奖赏
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真应用工程
• 页码范围: 147-155
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201801018

摘要

针对柔性自平衡机器人的稳定自平衡认知问题,提出一种基于多层启发式动态规划认知(Multi-level heuristic dynamic programming,MlHDP)模型的平衡认知方法,将这种认知方法用f柔性自平衡机器人自平衡学习中.通过引入取向奖赏模块,把原有离散形式的奖赏机制转化为连续形式,以转化后的连续奖赏信号作为评价的主要依据.该方案使得机器人在自主认知的过程中能够记录更多信息量,提高算认知能力.通过机器人的自平衡认知实验可以看出,在机器人具有柔性关节的条件下仍然具备良好的认知能力,学习效果优于传统方法,鲁棒性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈静	天津职业技术师范大学信息技术工程学院	20	26	3.0	4.0