作者：赵国新; 宋玉宝; 王安; 王展鹏关节机器人大脑情感学习运动控制学习速率建模仿真
摘要：由于关节机器人受摩擦、打滑等非线性因素的影响,传统比例-微分控制在解决高精度非线性控制问题时效果不理想。一种基于大脑情感学习控制器(BELC)的两关节机器人非线性运动控制方法被提出。首先,该方法将BELC应用于基于凯恩法的两关节机器人动力模型中,利用传统比例-微分控制方法设定感官输入信号和奖励信号的函数值。然后,针对BELC模型特点,设计了BELC学习速率的动态响应策略,使其能够依据关节机器人实际运动速度变化率而动态变化。最后,分别对传统比例-微分控制、BELC控制及改进后的BELC控制进行了仿真实验,实验结果表明改进后的基于BELC的两关节机器人能够有效抵抗不确定非线性因素对运动控制的影响,从而提高了系统控制精度和响应速度。
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