【摘 要】
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基于光响应材料并由光场控制的柔性微型机器人可以产生多种不同的步态.尽管由于缺乏精确的运动模型并且考虑到微型机器人之间的内在可变性,分析控制设计是不可能的,但这种固
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基于光响应材料并由光场控制的柔性微型机器人可以产生多种不同的步态.尽管由于缺乏精确的运动模型并且考虑到微型机器人之间的内在可变性,分析控制设计是不可能的,但这种固有的灵活性可以在给定的环境中最大限度地发挥它们的运动性能,并且用于使它们适应变化的条件.另一方面,常见的数据驱动方法需要进行大量的实验,并产生非常特定于样本的结果.本文提出了一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)和高斯过程(Gaussian Processe,GP)的光控柔性微型机器人的概率学习方法.该方法产生了高度数据有效的学习方案,可以实现在有限实验预算下的步态优化,以及实现针对微机器人样本之间差异的鲁棒性.通过在半合成数据集上比较不同的GP先验和BO设置来设计学习方案,从而获得这些特征.该开发出来的学习方案在微型机器人实验中得到验证,其结果为:微型机器人的运动性能提高了115％,而其实验预算仅为20次测试.这些令人鼓舞的结果为基于光控柔性微型机器人和概率学习控制的自适应微型机器人系统的开发开辟了道路.
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