【摘 要】
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本文提出了一种新的仿人智能控制方法.它分析了两种双模控制(变结构控制和时间最优控制),利用其良好的自适应能力和一些类人控制特点,结合智能积分控制,形成了新的控制算法.数字仿真结果表明,采用这一方法是完全可行的.
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本文提出了一种新的仿人智能控制方法.它分析了两种双模控制(变结构控制和时间最优控制),利用其良好的自适应能力和一些类人控制特点,结合智能积分控制,形成了新的控制算法.数字仿真结果表明,采用这一方法是完全可行的.
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强化学习一词源于行为科学,它模仿人与动物的自然学习过程,通过对环境的反复试探,从而建立从环境状态到行为动作的映射.本文针对基于神经网络结构的机器人全局路径规划算法,利用强化学习的思想,引进评价预测学习的自适应变步长算法,实现了步长的自动调节,并且加快了路径规划的计算速度,通过仿真试验,表明了所提算法的有效性.
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