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摘 要:本发明公开了一种基于预定性能误差的两轮自平衡机器人的强化学习控制方法,包括将机器人的状态方程进行转化,得到状态空间方程;设计预定性能函数将误差约束问题转化为无约束误差的跟踪问题,建立无约束增广系统对最优控制问题进行预处理;建立跟踪误差和控制成本的函数;针对成本函数设计HJB方程,利用单神经网络在线强化学习技术在模型信息未知的情况下引入并行学习技术求解HJB方程,避免了自适应控制所必需的持续激励条件;设计李亚普洛夫函数保证机器人系统的稳定性。与现有技术相比,本发明能够保证输出轨迹跟踪给定信号且跟踪误差被约束在性能指标范围之内,在实现系统稳定的前提下平衡跟踪控制性能与控制成本。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310846399.4 | 专利名称: | 一种基于预定性能误差的自平衡机器人的强化学习控制方法 |
申请日: | 2023-07-11 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B13/04搜分类 机器人搜索 |
公开/公告日: | 2024-07-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117031937B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |