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創(chuàng)澤機器人
CHUANGZE ROBOT
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機器人的進化控制系統(tǒng):解決其學習與適應能力問題

來源:機器人學基礎     編輯:創(chuàng)澤   時間:2026/1/9   主題:其他 [加盟]

進化也是人們發(fā)現(xiàn)的蘊涵于自然界的一種適應機制,它較反饋而言,更著重于影響和 改變控制生命特征的內在本質因素。通過反饋作用獲得的性能提高,要由進化加以鞏固。 因此,兩者都是存在于自然界中的“自然優(yōu)化”方法,如何利用這兩種方法的基本原理, 并形成相應的技術應該是控制理論研究的重要內容。

進化與反饋作為自然界存在的兩種基本調節(jié)機制,具有明顯的互補性,其結合不僅是 實踐發(fā)展的需要,而且在技術實現(xiàn)上也是可行的。把進化思想與反饋控制理論相結合,產(chǎn) 生了一種新的智能控制方法——進化控制。

進化控制在對待機器智能的問題上較現(xiàn)有智能控制方法實現(xiàn)了認識與思考方法上的飛 躍。傳統(tǒng)意義上的機器智能是人賦予的,這里體現(xiàn)的智能應歸功于設計者。進化控制則不 然,它的目標是要探索導致自主智能產(chǎn)生的機制和本質過程及其作用機制——一種真正意 義上的智能控制。在進化控制中,進化思想的實現(xiàn)手段——進化計算,已不局限于作為一 種尋找次優(yōu)解的工具,而且成為一種探索自適應性原理和開發(fā)智能系統(tǒng)的方法。進化過程 被視為對未知環(huán)境的一種創(chuàng)造性的自組織、自適應的發(fā)展過程,而不僅僅是一種優(yōu)化 技術。

將進化控制應用于復雜系統(tǒng)的控制器設計,可以很好地解決其學習與適應能力問題。 進化機制提供了在復雜的環(huán)境中創(chuàng)造性地尋找具有競爭力的優(yōu)化結構和控制策略的方法, 使之根據(jù)環(huán)境的特點和自身的目標自主地產(chǎn)生各種行為能力,并調整它們之間的約束關 系,從而展現(xiàn)適應復雜環(huán)境的自主性。

進化控制是綜合考察了幾種典型智能控制方法的思想起源、組成結構、實現(xiàn)方法和技 術等之后提出來的,它模擬生物界演化的進化機制,將進化思想與反饋控制理論相結合, 提高了系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的自主性、創(chuàng)造性和學習能力。






機器人的神經(jīng)控制系統(tǒng)特性和能力:并行處理能力和快速性,自適應能力和信息綜合能力

神經(jīng)網(wǎng)絡對信息的并行處理能力和快速性,適于實時控制和動力學控制;能夠解決那些用數(shù)學模型或規(guī)則描述難以處理或無法處理的控制過程;具有很強的自適應能力和信息綜合能力

機器人的學習控制系統(tǒng):搜索、識別、記憶和推理

1)基于模式識別的學習控制;2)反復學習控制;3)重復學習控制;4)連接主義學習控制,包括再勵(強化)學習控制;5)基于規(guī)則的學習控制,包括模糊學習控制;6)擬人自學習控制;7)狀態(tài)學習控制

機器人的模糊控制系統(tǒng):模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口

模糊控制提供一種實現(xiàn)基于知識(基于規(guī)則)的甚至語言描述的控制規(guī)律的新機理,由模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口4個基本單元組成

機器人的專家控制系統(tǒng):知識庫、推理機、控制規(guī)則集和/或控制算法

一個典型的和廣泛應用的基于知識的控制系統(tǒng)包含知識庫、推理機、控制規(guī)則集和/或控制算法等;推理機用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略,根據(jù)知識進行推理,搜索并導出結論

智能機器人的遞階控制系統(tǒng):精度隨智能降低而提高

遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分級分布的,由三個基本控制級構成的,系統(tǒng)的輸出是通過一組施于驅動器的具體指令來實現(xiàn)的

機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控制,雷伯特-克雷格位置/力混合控制器, 操作空間力和位置混合控制系統(tǒng)

雷伯特-克雷格位置/力混合控制器為R-C 控制器,P(q) 為機械手運動學方程;T 為力變換矩陣; 操作空間力和位置混合控制系統(tǒng),末端工具的動態(tài)性能將直接影響操作質量

機器人的多關節(jié)位置控制器:各關節(jié)間的耦合與補償

每個關節(jié)所需要的力或力矩 T, 是由五個部分組成的,第一項表示所有關節(jié)慣量的作用,各個 關節(jié)的慣量被集中在一起,存在有關節(jié)間耦合慣量的作用,第三項和第四項分別表示向心力和哥氏力的作用

機器人的單關節(jié)位置控制器:光學編碼器與測速發(fā)電機一起組成位置和速度反饋

有個光學編碼器,以便與測速發(fā)電機一起組成位置和速度反饋,是一種定位裝置,它的每個關節(jié)都有一個位置控制系統(tǒng);對機器人的關節(jié)坐標點逐點進行定位控制

機器人位置控制基本控制結構:關節(jié)空間控制結構和直角坐標空間控制結構,伺服控制結構

機器人位置控制有時也稱位姿控制或軌跡控制,主要有兩種機器人的位置控制結構形式,即關節(jié)空間控制結構和直角坐標空間控制結構;機器人的伺服控制結構有集中控制、分散控制和遞階控制等

機器人的液壓伺服控制系統(tǒng)的優(yōu)勢:結構簡單、機械強度高和速度快

液壓傳動機器人具有結構簡單、機械強度高和速度快等優(yōu)點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現(xiàn)控制和反饋,省去中間動力減速器,從而消除了齒隙和磨損問題

機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子系統(tǒng)

機器人控制器具有多種結構形式,包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反饋控制、力(力矩)控制、基于傳感器的控制、非線性控制、分解加速度控制、滑模控制、最優(yōu) 控制、自適應控制、遞階控制以及各種智能控制等

機器人核心零部件:電機與減速器,傳感器與感知模組,伺服電機,大小腦系統(tǒng)-基礎模型-功能模型

電機與減速器是構成機器人關節(jié)驅動系統(tǒng)的核心機電組件;傳感器與感知模組用于實時獲取機器人自身狀態(tài)及與環(huán)境交互信息的感知單元;機器人大腦系統(tǒng)負責感知和規(guī)劃決策
資料獲取
機器人開發(fā)
== 資訊 ==
機器人的進化控制系統(tǒng):解決其學習與適應能
機器人的神經(jīng)控制系統(tǒng)特性和能力:并行處理
機器人的學習控制系統(tǒng):搜索、識別、記憶和
機器人的模糊控制系統(tǒng):模糊化接口、知識庫
“人工智能+制造”專項行動實施意見:10
機器人的專家控制系統(tǒng):知識庫、推理機、控
智能機器人的遞階控制系統(tǒng):精度隨智能降低
機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控
機器人的多關節(jié)位置控制器:各關節(jié)間的耦合
機器人的單關節(jié)位置控制器:光學編碼器與測
機器人位置控制基本控制結構:關節(jié)空間控制
機器人的液壓伺服控制系統(tǒng)的優(yōu)勢:結構簡單
機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子
智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策端驅動因素:政府工
機器人核心零部件:電機與減速器,傳感器與
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