【摘 要】
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针对两轮自平衡机器人在学习过程中主动性差的问题，受心理学内在动机理论启发，提出一种基于内在动机的智能机器人自主发育算法。该算法在强化学习的理论框架中，引入模拟人类好奇
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针对两轮自平衡机器人在学习过程中主动性差的问题，受心理学内在动机理论启发，提出一种基于内在动机的智能机器人自主发育算法。该算法在强化学习的理论框架中，引入模拟人类好奇心的内在动机理论作为内部驱动力，与外部奖赏信号一起作用于整个学习过程。采用双层内部回归神经网络存储知识的学习与积累，使机器人逐步学会自主平衡技能。最后针对测量噪声污染对机器人平衡控制中两轮角速度的影响，进一步采用卡尔曼滤波方法进行补偿，以提高算法收敛速度，降低系统误差。仿真实验表明，该算法能够使两轮机器人通过与环境的交互获得认知，成功地学会运
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