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模糊操作条件概率自动机仿生自主学习系统和机器人自平衡控制

阮晓钢  蔡建羡  
【摘要】:为了实现两轮机器人的自平衡控制,利用Skinner操作条件反射机理,以概率自动机为平台,融入模糊推理,构造了模糊操作条件概率自动机(OCPA)仿生自主学习系统.该学习系统是一个从状态集合到操作行为集合的随机映射,采用操作条件反射学习机制,从操作行为集合中随机学习作为控制系统控制信号的最优行为,并利用学习到的操作行为取向值信息,调整操作条件反射学习算法.此外,学习系统还引入行为熵,以验证其自学习和自组织能力.应用于两轮机器人自平衡控制的仿真结果,验证了模糊OCPA学习系统的可行性.

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