基于对机器人的状态行为预测和行动纠正的方法研究  

作　　者：李依霖 

机构地区：[1]吉林建筑科技学院计算机科学与工程学院,吉林130111

出　　处：《网络安全技术与应用》2020年第5期66-68,共3页Network Security Technology & Application

基　　金：2019年吉林建筑科技学院科研项目(校科字【2019】016号)。

摘　　要：本研究为了实现对动态机器人预测的必要性提出了对状态行动的预测。根据现已提出的在线支持向量回归机实时性逐次预测的方法为基础,由于预测的定义中没有提到状态及行动的概念,因此,本论文提出根据机器人的现状态和行动预测出新环境下的未来状态,然后通过现状态和行动预测值,实现状态再定义的观点。本文为了实现对状态行动预测的必要性,解释说明了关于在线的支持向量回归机的改良方法,并说明状态反馈控制的方法对状态行动的预测。首先将预测每1单元时间下的状态定义为逐一状态预测,在此基础上进行扩展,在n单元时间下,预测状态定义为长期状态预测。因此,预测值优先度的行动补正方法是预测机器人对状态行动中采用最适合行动的补正方法。

关 键 词：在线的支持向量回归机 状态行动预测 预测值的优先度 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程]