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研究基于神经网络结构的机器人全局路径规划算法中步长参数的在线自适应调节问题,提出了一种线性再励学习与预测学习控制相结合的路径规划算法,实现了步长参数的在线自适应调节,并提高了路径规划收敛速度.通过仿真实验,表明了所给出的自适应变步长算法的有效性.
学习控制在机器人路径规划中的应用
【摘 要】
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研究基于神经网络结构的机器人全局路径规划算法中步长参数的在线自适应调节问题,提出了一种线性再励学习与预测学习控制相结合的路径规划算法,实现了步长参数的在线自适应调
【出 处】
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控制工程
【发表日期】
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2003年z2期
【基金项目】
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河南科技大学科研基金资助项目(200123)
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