【摘 要】
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现有的陪伴机器人行为轨迹控制过程中未考虑质心参数的影响,导致控制效果较差,针对这一问题提出基于机器神经网络学习的室内环境学前儿童陪伴机器人行为轨迹智能控制方法.基于运动学特征分析方法构建室内环境学前儿童陪伴机器人行为轨迹寻优规划,对其进行空间参数辨识实现路径寻优,结合机器神经网络的自适应学习算法,构建行为轨迹的智能控制模型,实现室内环境学前儿童陪伴机器人行为轨迹智能控制.测试得知,该方法进行室内环境学前儿童陪伴机器人行为轨迹控制效果较好,质心参数较高.
【机 构】
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咸阳职业技术学院,陕西咸阳712000
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现有的陪伴机器人行为轨迹控制过程中未考虑质心参数的影响,导致控制效果较差,针对这一问题提出基于机器神经网络学习的室内环境学前儿童陪伴机器人行为轨迹智能控制方法.基于运动学特征分析方法构建室内环境学前儿童陪伴机器人行为轨迹寻优规划,对其进行空间参数辨识实现路径寻优,结合机器神经网络的自适应学习算法,构建行为轨迹的智能控制模型,实现室内环境学前儿童陪伴机器人行为轨迹智能控制.测试得知,该方法进行室内环境学前儿童陪伴机器人行为轨迹控制效果较好,质心参数较高.
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