基于增强学习的机械臂轨迹跟踪控制

• 作者: 刘卫朋 孙鹤旭 邢关生 陈海永
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人 增强学习 轨迹跟踪 比例—微分控制器 前馈神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 数字化/智能化/网络化制造技术
• 页码范围: 1996-2004
• 页数: 9页
• 分类号: TP242.2
• 字数: 6780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13196/j.cims.2018.08.011

摘要

为了提高机器臂轨迹跟踪控制器的工作性能,提出基于增强学习的机械臂轨迹跟踪控制方法.介绍了增强学习的基本原理,提出基于SARSA算法的增强学习补偿控制策略.利用比例—微分(PD)控制器完成了基本的稳定任务后,再利用增强学习算法实现了对未知干扰因素的补偿,提升了对不同未知情况的适应能力.实验结果验证了自适应离散化增强学习方法在机械臂轨迹跟踪问题中的可行性和有效性,明显提高了控制器的学习速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙鹤旭	河北工业大学控制科学与工程学院	143	1159	19.0	26.0
2	刘卫朋	河北工业大学控制科学与工程学院	24	54	5.0	6.0
3	陈海永	河北工业大学控制科学与工程学院	35	205	8.0	13.0
4	邢关生	青岛科技大学自动化与电子工程学院	3	3	1.0	1.0