基于CMAC神经网络的智能助行机器人在线学习控制(英文)  

Online Learning Control of an Intelligent Mobility Aid Using CMAC Neural Network

作　　者：冯东[1] 周武啸[1] 许力[1] 

机构地区：[1]浙江大学电气学院,浙江杭州310027

出　　处：《控制工程》2013年第2期295-300,共6页Control Engineering of China

摘　　要：为了使老年人能够独立、安全、舒适地行走于户外环境,针对自行开发的智能助行机器人ZJU Walker,提出一种基于CMAC神经网络的在线学习控制算法。CMAC神经网络模拟人的小脑结构,具有学习速度快、结构简单等特点。采用CMAC神经网络对用户的行走习惯进行关联记忆和在线学习,并理解用户的行走意图。实验结果验证了所提方法的有效性,使助行机器人更加易于使用,提高了用户在使用过程中的舒适度。A motorized intelligent mobility aid, named ZJU Walker, is developed to help the elderly walk easily, safely and independently in the outdoor environment. An online learning control approach to improve the interpretation of a user＇ s walking intent is proposed. This is implemented by learning a user＇ s operating habits in the associative memory of CMAC neural networks. Experimental results show that the CMAC-based learning controller can greatly increase the ease and comfort of the interaction be tween ZJU Walker and the user.

关 键 词：助行机器人 智能 CMAC 控制 

分 类 号：TP27[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]