迭代学习神经网络控制在机器人示教学习中的应用(英文)

示教学习是机器人运动技能获取的一种高效手段.当采用摄像机作为示教轨迹记录部件时,示教学习涉及如何通过反复尝试获得未知机器人摄像机模型问题.本文力图针对非线性系统重复作业中的可重复不确定性学习,提出一个迭代学习神经网络控制方案,该控制器将保证系统最大跟踪误差维持在神经网络有效近似域内.为此提出了一个适合于重复作业应用的分布式神经网络结构.该神经网络由沿期望轨线分布的一系列局部神经网络构成,每一局部神经网络对对应期望轨迹点邻域进行近似并通过重复作业完成网络训练.由于所设计的局部神经网络相互独立,因此一个全程轨迹可以通过分段训练完成,由起始段到结束段,逐段实现期望轨迹的准确跟踪.该方法在具有未知机器人摄像机模型的轨迹示教模仿中得到验证,显示了它是一种高效的训练方法,同时具有一致的误差限界能力.

如何避免绿色营销近视

1994年，飞利浦“地球之光”新式节能型荧光灯上市。然而，笨拙的外型，与大多数老式灯泡的接口不兼容，以及高达15美元的售价（普通白炽灯泡的售价仅为75美分），令人们对这款绿色环保产品望而却步。