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针对移动机器人视觉伺服跟踪控制问题,提出一种基于自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)的控制方法.通过移动机器人上的相机拍摄共面特征点的当前图像、期望图像以及参考图像,利用单应性技术得到移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息(即平移量与旋转角度),从而通过当前与期望的平移旋转之间差值得到系统的开环误差模型.进而,针对此系统设计最优控制器,同时做合适的控...
基于评价网络近似误差的自适应动态规划优化控制
优化控制 人工神经网络 近似误差
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2015/5/19
为了求解有限时域最优控制问题, 自适应动态规划(ADP) 算法要求受控系统能一步控制到零. 针对不能一步控制到零的非线性系统, 提出一种改进的ADP 算法, 其初始代价函数由任意的有限时间容许序列构造. 推导了算法的迭代过程并证明了算法的收敛性. 当考虑评价网络的近似误差并满足假设条件时, 迭代代价函数将收敛到最优代价函数的有界邻域. 仿真例子验证了所提出方法的有效性.