| 基于强化学习的机械臂关节高精度控制方法研究 |
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| 引用本文： | 徐意钧,张强,吕振华,张猛.基于强化学习的机械臂关节高精度控制方法研究[J].空间控制技术与应用,2020,46(1):37-42. |
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| 作者姓名： | 徐意钧 张强 吕振华 张猛 |
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| 作者单位： | 北京控制工程研究所,北京100190;北京控制工程研究所,北京100190;北京控制工程研究所,北京100190;北京控制工程研究所,北京100190 |
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| 摘 要： | 为提高空间机械臂自主操作能力，满足在多种不确定场景下的智能化精细操作需要，本文提出一种基于概率推断式强化学习的关节控制方法，在传统关节控制的基础上实现了控制参数的自主学习与优化.该方法主要包含两层循环，外循环通过学习交互数据在线辨识关节模型，内循环依据更新后的关节模型优化控制参数，经过数代学习逐渐使控制性能达到最优.该方法学习效率高，且相较于传统PID方法，对环境的适应能力更强，能有效提高复杂条件下机械臂关节的控制精度.数值仿真结果证明了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | 柔性关节 强化学习 高斯过程 高效学习 |
High Precision Control of Flexible Joints Based on Reinforcement LearningXU Yijun1, ZHANG Qiang1, LV Zhenhua1,ZHANG Meng |
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