Indexed by：
Abstract：
利用反演设计,提出一种强化学习自适应神经网络轮式移动机器人(WMR)轨迹跟踪控制方法.首先在极坐标下建立WMR的轨迹跟踪误差模型,并基于此设计运动学控制器.然后,针对WMR动力学系统,设计自适应神经网络控制器.结合强化学习机制,同时对系统未知侧滑、打滑和模型不确定性进行优化补偿,并引入鲁棒控制项来消除补偿误差的影响,进一步提高了控制效果.所提控制方法使得闭环系统稳定,且最终一致有界收敛,其有效性通过数值仿真结果得到了验证.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2016
Issue： 2
Volume： 44
Page： 219-224
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 3
Affiliated Colleges：
