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一种基于强化学习的Baxter机械臂轨迹跟踪控制方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202110475789.6
  • IPC分类号:B25J9/16
  • 申请日期:
    2021-04-29
  • 申请人:
    浙江工业大学
著录项信息
专利名称一种基于强化学习的Baxter机械臂轨迹跟踪控制方法
申请号CN202110475789.6申请日期2021-04-29
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2021-08-03公开/公告号CN113199477A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号B25J9/16IPC分类号B;2;5;J;9;/;1;6查看分类表>
申请人浙江工业大学申请人地址
浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人浙江工业大学当前权利人浙江工业大学
发明人夏振浩;朱俊威;张恒;董子源;王波;顾曹源;梁朝阳
代理机构杭州斯可睿专利事务所有限公司代理人王利强
摘要
一种基于强化学习的Baxter机械臂轨迹跟踪控制方法,首先对Baxter机械臂前三个关节进行系统辨识,确定其连续时间的状态空间方程并将之离散化,得到离散的状态空间模型,该步骤仅用于在仿真时获取机器人前三个关节下一时刻的位置和速度跟踪误差;首先给定机械臂前三个关节一个初始状态,按照固定的采样时间测量并记录三个关节下一时刻的位置和速度跟踪误差,对采集到的位置和速度信息预处理之后使用递归的最小二乘法计算最优控制策略所对应的权值矩阵H,最后根据权值矩阵计算出下一时刻的最优反馈控制。本发明自动适应模型改变带来的模型误差,提高机器人在日常使用中的准确性。

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