基于耦合算法的类人机器人模仿学习控制方法

作     者：李文华 杨子凝 王来贵 LI Wenhua;YANG Zining;WANG Laigui

作者机构：辽宁工程技术大学机械工程学院阜新123000 辽宁工程技术大学力学与工程学院阜新123000 

出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)

年 卷 期：2017年第28卷第14期

页      面：1735-1741页

核心收录：

学科分类：081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51474121) 辽宁省教育厅资助项目(L2015214) 

主　　题：模仿学习 超限学习机 改进粒子群优化 非线性动态系统 耦合模型 

摘      要：为提高类人机器人模仿学习的准确性及效率,建立了一种改进的粒子群算法优化超限学习机的模仿学习模型。采用非线性动态系统对示教时的相关数据进行建模;以动态自适应策略改进粒子群算法的惯性权重,并利用改进后的粒子群算法对超限学习机的网络参数进行寻优;利用该耦合学习模型对模仿学习动态系统的参数进行学习,并重现了模仿学习动作。实验结果表明,该耦合算法应用在类人机器人模仿学习方面具有很好的拟合精度、自适应性及泛化能力,重现模仿学习动作时的平均误差为0.0172。