操作条件反射学习自动机及其在机器人平衡控制中的应用
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作者单位:

1. 浙江农林大学
2.
3. 北京工业大学

作者简介:

郜园园

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基金项目:

国家自然科学基金:基于供应链低碳化的企业行为与运营优化决策研究;北京市自然科学基金项目


Operant conditioning learning automatic and its application on robot
balance control
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    摘要:

    针对两轮机器人的平衡控制问题, 在学习自动机理论的框架中, 提出一种基于操作条件反射学习自动机的
    仿生学习模型. 该模型引入认知学习单元和取向单元, 分别用来实现操作行为学习和指导系统进化的方向. 模拟两轮
    自平衡机器人的平衡控制仿真实验表明, 该学习模型具有可行性和有效性, 能使机器人自主学会平衡控制技能, 并使
    其具有高度的自适应能力.

    Abstract:

    A biomimetic learning model is proposed based on the operant conditioning learning automatic(OCLA) within
    the structure of learning automatic theory for the balance control of a two-wheeled robot. A cognitive learning unit and
    a tropism unit are introduced in this model, and they are used to evaluate the operant behavior learning and to direct the
    evolution of the system respectively. Finally, the simulation experiments on the two-wheeled robot show the feasibility and
    effectiveness of the proposed algorithm, and the robot learns the ability of balance control and has high self-adaptive ability.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郜园园 阮晓钢 宋洪军.操作条件反射学习自动机及其在机器人平衡控制中的应用[J].控制与决策,2013,28(6):930-934

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  • 收稿日期:2012-02-01
  • 最后修改日期:2012-05-02
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2013-06-20
  • 出版日期:
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