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機器人的學習控制系統:搜索、識別、記憶和推理

來源:機器人學基礎      編輯:創澤      時間:2026/1/8      主題:其他   [加盟]

學習控制系統是智能控制Z早的研究領域之一。在過去十多年中,學習控制用于動態 系統(如機器人操作控制和飛行器制導等)的研究,已成為日益重要的研究課題。已經研究 并提出許多學習控制方案和方法,并獲得更好的控制效果。這些控制方案包括:

1)基于模式識別的學習控制;

2)反復學習控制;

3)重復學習控制;

4)連接主義學習控制,包括再勵(強化)學習控制;

5)基于規則的學習控制,包括模糊學習控制;

6)擬人自學習控制;

7)狀態學習控制。

學習控制具有4個主要功能:搜索、識別、記憶和推理。在學習控制系統的研制初 期,對搜索和識別的研究較多,而對記憶和推理的研究比較薄弱。學習控制系統分為兩 類,即在線學習控制系統和離線學習控制系統,分別如圖5-24a 和圖5-24b 所示。圖中, R 代表參考輸入;Y 為輸出響應;u 為控制作用;s 為轉換開關。當開關接通時,該系統 處于離線學習狀態。

離線學習控制系統應用比較廣泛,而在線學習控制系統則主要用于比較復雜的隨機環 境。在線學習控制系統需要高速和大容量計算機,而且處理信號需要花費較長時間。在許 多情況下,這兩種方法互相結合。先,無論什么時候只要可能,先驗經驗總是通過離線 方法獲取,然后再在運行中進行在線學習控制。





機器人的模糊控制系統:模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口

模糊控制提供一種實現基于知識(基于規則)的甚至語言描述的控制規律的新機理,由模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口4個基本單元組成

機器人的專家控制系統:知識庫、推理機、控制規則集和/或控制算法

一個典型的和廣泛應用的基于知識的控制系統包含知識庫、推理機、控制規則集和/或控制算法等;推理機用于記憶所采用的規則和控制策略,根據知識進行推理,搜索并導出結論

智能機器人的遞階控制系統:精度隨智能降低而提高

遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分級分布的,由三個基本控制級構成的,系統的輸出是通過一組施于驅動器的具體指令來實現的

機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控制,雷伯特-克雷格位置/力混合控制器, 操作空間力和位置混合控制系統

雷伯特-克雷格位置/力混合控制器為R-C 控制器,P(q) 為機械手運動學方程;T 為力變換矩陣; 操作空間力和位置混合控制系統,末端工具的動態性能將直接影響操作質量

機器人的多關節位置控制器:各關節間的耦合與補償

每個關節所需要的力或力矩 T, 是由五個部分組成的,第一項表示所有關節慣量的作用,各個 關節的慣量被集中在一起,存在有關節間耦合慣量的作用,第三項和第四項分別表示向心力和哥氏力的作用

機器人的單關節位置控制器:光學編碼器與測速發電機一起組成位置和速度反饋

有個光學編碼器,以便與測速發電機一起組成位置和速度反饋,是一種定位裝置,它的每個關節都有一個位置控制系統;對機器人的關節坐標點逐點進行定位控制

機器人位置控制基本控制結構:關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構,伺服控制結構

機器人位置控制有時也稱位姿控制或軌跡控制,主要有兩種機器人的位置控制結構形式,即關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構;機器人的伺服控制結構有集中控制、分散控制和遞階控制等

機器人的液壓伺服控制系統的優勢:結構簡單、機械強度高和速度快

液壓傳動機器人具有結構簡單、機械強度高和速度快等優點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現控制和反饋,省去中間動力減速器,從而消除了齒隙和磨損問題

機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子系統

機器人控制器具有多種結構形式,包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反饋控制、力(力矩)控制、基于傳感器的控制、非線性控制、分解加速度控制、滑模控制、最優 控制、自適應控制、遞階控制以及各種智能控制等

機器人核心零部件:電機與減速器,傳感器與感知模組,伺服電機,大小腦系統-基礎模型-功能模型

電機與減速器是構成機器人關節驅動系統的核心機電組件;傳感器與感知模組用于實時獲取機器人自身狀態及與環境交互信息的感知單元;機器人大腦系統負責感知和規劃決策

機器人語音識別主要模式:頻譜圖法,LPC法,隱藏式馬可

頻譜圖法將語音信號的頻譜沿著時間軸加以展開,識別精度一般;LPC法是對語音信號抽取LPC系數;隱藏式馬可夫模式用于非特定人的語音識別,建立語音的狀態轉移模式

機器人圖像處理的幾種方法:點運算、圖像增強、圖像復原

機器人通過攝像頭這些外設獲得圖像之后,利用某種算法來進行圖像之間的變換,對圖像進行各種操作以達到所需要實現的功能;點運算改善圖像的顯示效果
 
資料獲取
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