【摘 要】
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基于图像的视觉伺服机器人控制方法通过机器人的视觉获取图像信息,然后形成基于图像信息的闭环反馈来控制机器人的合理运动,近些年开始广泛应用于工业、军事等领域.但是由于
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基于图像的视觉伺服机器人控制方法通过机器人的视觉获取图像信息,然后形成基于图像信息的闭环反馈来控制机器人的合理运动,近些年开始广泛应用于工业、军事等领域.但是由于经典视觉伺服的伺服增益的选取在大多数条件下是人工赋值而存在鲁棒性差、收敛速度慢等问题,本文提出了一种基于Dyna-Q的旋翼无人机视觉伺服智能控制方法来调节伺服增益以提高其自适应性.该方法首先使用基于费尔曼链码的图像特征提取算法提取目标特征点,然后使用基于图像的视觉伺服形成特征误差的闭环控制,其次本文针对旋翼无人机强耦合欠驱动的动力学特性提出了一种解耦的视觉伺服控制模型,最后建立使用Dyna-Q学习调节伺服增益的强化学习模型,通过训练可以使得旋翼无人机自主选择伺服增益. Dyna-Q学习在经典的Q学习的基础上通过建立环境模型来存储经验,环境模型产生的虚拟样本可以作为学习样本来进行值函数的迭代.实验结果表明,本文提出的方法相比于传统控制方法PID控制以及经典的基于图像视觉伺服方法收敛速度快、稳定性高.
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