可生长仿生学习算法在机器人平衡控制中的研究.pdf

《可生长仿生学习算法在机器人平衡控制中的研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、控鲥技术计Co算mp机ute测r量M与eas控ur制em．en2t01&4．C2o2n(tr4o)l·11O5·文章编号：1671—4598(2014)04—1105—03中图分类号：TP242．6文献标识码：A可生长仿生学习算法在机器人平衡控制中的研究李福进，王志龙，任红格，高建宇(1．河北联合大学电气工程学院，河北唐山063009；2．河北联合大学轻工学院，河北唐山063009)摘要：针对两轮机器人的运动平衡控制问题，提出一种基于Q学习的生长细胞结构(GCS)网络的仿生学习算法；GCS网络除了具有

2、s0M网络的竞争机制外，它还可以通过新神经元的不断生长，自组织地进行演化，Q学习算法是一种无模型强化学习算法，它可以改善学习能力，但是它只适用于状态离散化的控制系统中；将GCS网络的生长特性应用到Q学习算法中，通过网络输出的获胜神经元的信息来优化Q值，实现了状态连续系统的无模型控制，并且在两轮机器人上做了仿真实验；结果表明，当神经元数为l2个时，机器人才开始受控，但是机器人本体的倾角振荡角度过大，位移不受控制；当神经元数增加到25个时，机器人本体的倾角在很小的角度范围内波动(大约0．2。)，位移大约在

3、0．05m的位置达到平衡，机器人的运动平衡达到了很好的控制效果。关键词：GC8网络；Q学习；仿生学习；运动平衡；两轮机器人ResearchofGrowthBionicLearningAlgorithminBalanceControlonRobotLiFujin，WangZhilong，RenHongge，GaoJianyu(1．CollegeofElectricalEngineering，HebeiUnitedUniversity，Tangshan063009，China；2．CollegeofLig

4、htIndustry，HebeiUnitedUniversity，Tangshan063009，China)Abstract：Accordingtothemotionbalanceforatwo—wheeledrobotcontrolproblems，thispaperputsforwardagrowingcellstructure(GCS)networkbasedonQlearningbioniclearningalgorithm．GCSnetworkinadditiontothecompetiti

5、onmechanismwithSOMnetwork，anditcanalsoprocessselforganizationevolutionthroughthecontinuousgrowthofnewneurons．Qlearningalgorithmisamodelfreerein～foreementlearningalgorithm，anditcanimprovethelearningabilityofthecontrolsystem，butitisonlysuitableforthediser

6、etizationofstate．WemadethegrowthcharacteristicsofGCSnetworktobeappliedtotheQlearningalgorithm，andoptimizedtheQvaluethroughtheinformationofthewinningneuronwhichcomesfromthenetwork．Ultimately，weachievedthemodelfreecontrolofacontinuousstatesys-tem，andmades

7、imulationexperimentsontw0一wheeledrobot．Theresultsshowedthatwhenthenumberofneuronswas12．therobotstar—tedundercontro1．Buttheoscillationangleoftherobotbodywastoolargeanddisplacementwasuncontrolled；WhenthenumberofneuronsincreasedtO25，theinclinationoftherobo

8、tfluctuatedinasmallanglerange(about0．2。)anddisplacementachievedbalanceatthepositionabout0．05m．So，therobot'smovementbalanceachievedagoodcontroleffect．Keywords：GCSnetwork；Qlearning；bioniclearning；motionbalance；two—wheeledrobot0引言模型