| 专利名称 | 不确定环境接触下的可重构机器人分散学习最优控制方法 | ||
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| 申请号/专利号 | CN201711017777.9 | 专利权人（第一权利人） | 长春工业大学 |
| 申请日 | 2017-10-26 | 授权日 | 2020-07-24 |
| 专利类别 | 授权发明 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 |
| 技术主题 | 机器学习|系统动力学模型|机器人控制|控制理论|神经网络|控制算法|机器人系统|能源消耗|力学模型 | ||
| 应用领域 | 自适应控制 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 不确定环境接触下的可重构机器人分散学习最优控制方法，属于机器人控制算法领域，为了解决传统的可重构机器人控制方法中存在机器人关节的抖振效应及稳定性和控制精度低的问题，首先建立可重构机器人系统动力学模型，通过对可重构机器人关节子系统间的耦合力矩交联项的分析，然后构建代价函数与HJB方程，通过基于策略迭代的学习算法，来求HJB方程的解，接下来采用神经网络对代价函数进行近似，最后通过仿真验证所提出控制方法的有效性；该方法可以在面向不确定环境接触的条件下，使机器人系统实现良好的稳定性与控制精度，可以在提高可重构机器人控制精度的同时，降低系统执行器的能耗，并降低了机器人系统动力学模型的复杂性。 | ||
| 图片资料 |
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| 合作方式 | 具体面议 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |
