【摘 要】
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由于4轮驱动机器人的轮间耦合特性及系统非线性的存在,即使单个驱动电机的控制精度达到最优,机器人整体的运动控制效果也未必理想.针对这一问题,提出一种基于大脑情感学习的
【机 构】
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肇庆学院计算机学院,广东工业大学自动化学院
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由于4轮驱动机器人的轮间耦合特性及系统非线性的存在,即使单个驱动电机的控制精度达到最优,机器人整体的运动控制效果也未必理想.针对这一问题,提出一种基于大脑情感学习的机器人速度补偿控制方法.基于大脑情感学习计算模型,设计了融合机器人整体速度跟踪误差及其积分、微分信息的补偿控制器,通过计算模型内部各节点权值的在线学习,及时地调整控制器的参数,实现对4个轮子速度的自适应补偿.仿真实验表明,该方法有效减小了非线性干扰对系统的影响,具有较高的稳态控制精度和较快的响应速度,大大提高了机器人整体的速度和轨迹跟踪精度.
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