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機器人的進化控制系統:解決其學習與適應能力問題

來源:機器人學基礎      編輯:創澤      時間:2026/1/9      主題:其他   [加盟]

進化也是人們發現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機制,具有明顯的互補性,其結合不僅是 實踐發展的需要,而且在技術實現上也是可行的。把進化思想與反饋控制理論相結合,產 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有智能控制方法實現了認識與思考方法上的飛 躍。傳統意義上的機器智能是人賦予的,這里體現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,進化思想的實現手段——進化計算,已不局限于作為一 種尋找次優解的工具,而且成為一種探索自適應性原理和開發智能系統的方法。進化過程 被視為對未知環境的一種創造性的自組織、自適應的發展過程,而不僅僅是一種優化 技術。

將進化控制應用于復雜系統的控制器設計,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境中創造性地尋找具有競爭力的優化結構和控制策略的方法, 使之根據環境的特點和自身的目標自主地產生各種行為能力,并調整它們之間的約束關 系,從而展現適應復雜環境的自主性。

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, 提高了系統在復雜環境下的自主性、創造性和學習能力。






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

神經網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;能夠解決那些用數學模型或規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: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)狀態學習控制

機器人的模糊控制系統: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基于知識(基于規則)的甚至語言描述的控制規律的新機理,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:知識庫、推理機、控制規則集和/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包含知識庫、推理機、控制規則集和/或控制算法等;推理機用于記憶所采用的規則和控制策略,根據知識進行推理,搜索并導出結論

智能機器人的遞階控制系統: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,系統的輸出是通過一組施于驅動器的具體指令來實現的

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

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,末端工具的動態性能將直接影響操作質量

機器人的多關節位置控制器:各關節間的耦合與補償

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

機器人的單關節位置控制器:光學編碼器與測速發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,它的每個關節都有一個位置控制系統;對機器人的關節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的優勢: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點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現控制和反饋,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

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 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-基礎模型-功能模型

電機與減速器是構成機器人關節驅動系統的核心機電組件;傳感器與感知模組用于實時獲取機器人自身狀態及與環境交互信息的感知單元;機器人大腦系統負責感知和規劃決策
 
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