操作条件反射学习自动机及其在机器人平衡控制中的应用  

Operant conditioning learning automatic and its application on robot balance control

作　　者：郜园园[1] 阮晓钢[1] 宋洪军[1] 

机构地区：[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124

出　　处：《控制与决策》2013年第6期930-934,939,共6页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(61075110);国家863计划项目(2007AA04Z226);北京市自然科学基金项目(4102011);北京市教委重点项目(KZ201210005001)

摘　　要：针对两轮机器人的平衡控制问题,在学习自动机理论的框架中,提出一种基于操作条件反射学习自动机的仿生学习模型.该模型引入认知学习单元和取向单元,分别用来实现操作行为学习和指导系统进化的方向.模拟两轮自平衡机器人的平衡控制仿真实验表明,该学习模型具有可行性和有效性,能使机器人自主学会平衡控制技能,并使其具有高度的自适应能力.@@@@A biomimetic learning model is proposed based on the operant conditioning learning automatic(OCLA) within the structure of learning automatic theory for the balance control of a two-wheeled robot. A cognitive learning unit and a tropism unit are introduced in this model, and they are used to evaluate the operant behavior learning and to direct the evolution of the system respectively. Finally, the simulation experiments on the two-wheeled robot show the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm, and the robot learns the ability of balance control and has high self-adaptive ability.

关 键 词：操作条件反射 学习自动机 仿生 机器人平衡控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]