基于机器学习实现双轮机器人平衡控制的应用研究

为了有效地解决双轮机器人平衡控制问题,改善学习时间过长的问题,使双轮机器人具有自学习能力;将机器学习中强化学习算法应用于双轮机器人上,利用内部回归神经网络构造性能评价函数,设计了一种新型控制算法;该算法是一种不需要预测和辨识模型,在模型未知及没有先验经验的条件下,通过自身神经网络的在线学习,以实现对双轮机器人的自学习平衡控制;Matlab仿真以及物理实验表明:该方法能在短时间内成功实现对双轮机器人的自学习平衡控制,且在性能上优于其它学习算法。