【摘 要】
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随着电力系统运行环境的日趋复杂,“坚强电网”和“智能电网”的发展已成为国家电力工业发展的主要趋势。近年来,坚强智能电网的快速发展,使得电力机器人在电力系统中的应用
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随着电力系统运行环境的日趋复杂,“坚强电网”和“智能电网”的发展已成为国家电力工业发展的主要趋势。近年来,坚强智能电网的快速发展,使得电力机器人在电力系统中的应用更广泛。电力机器人是一种具有拟人功能的特种机器人,可替代或辅助人工进行设备巡检、带电抢修和维护作业等。由于电力系统的操作空间部分是非结构化的,比如电力机器人在户外执行某项操作任务时,会受到一些环境等因素的限制,这样就导致机器人在结构化封闭环境所适应的运动轨迹产生一定的偏差。为了满足其可以灵活控制运行并无需用户编程的需求下,我们提出了一种新颖的模仿学习方法:基于高斯混合回归算法(Gaussian Mixture Regression,GMR)的动态运动基元模型(Dynamic Movement Primitives,DMPs)的电力机器人智能轨迹规划。本文的主要研究工作如下:首先,本文的创新点主要是:利用高斯混合回归算法替代动态运动基元模型中传统的局部加权回归算法来训练由模型产生的强迫分量,从而构成DMPs-GMR的智能轨迹规划的模型。由于,局部加权回归的基函数是基于时间均匀分布的,因此其对数据的特殊部分预测性较差。而高斯混合回归是基于高斯混合模型建立的,其权值和基函数是通过提取数据的空间特征而得,脱离了人类的经验指导并无需传统经验模型的前期学习过程。其次,在利用DMPs-GMR模型学到了示教轨迹数据的数据特征即基函数和权值后,任务的目标位置和时间改变,模型可以根据所学的数据特征自动规划出相似的轨迹。最后,利用Matlab进行仿真,复现了所示教的轨迹,同时与传统的局部加权回归算法进行了比较,拟合度要其精确的多,进而验证了所提出的方法的正确性!
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