【摘 要】
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针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题,提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先,运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型
【机 构】
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北京航空航天大学航空科学与工程学院,清华大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61833016,61873295),航空人工智能专项基金(2018ZA51003)资助课题
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针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题,提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先,运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型。然后,在此基础上设计表格型强化学习算法,实现机器人的稳定平衡控制。最后,针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题,采用模糊理论泛化动作空间,改善控制精度,并使控制输出连续。仿真实验表明,相较于传统强化学习方法,所提方法能够显著提高控制精度,且可以有效抑制外界干扰力矩对系统的影响,保证系统具有一定的抗干扰能力。
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