引用本文:李鑫,陈薇,董学平,陈梅,蒋琳.一种基于小脑模型关节控制器评论-策略家的机器人跟踪控制算法[J].控制理论与应用,2011,28(6):894~900.[点击复制]
LI Xin,CHEN Wei,DONG Xue-ping,CHEN Mei,JIANG Lin.Robot tracking control algorithm based on cerebella model articulation controller adaptive critics and strategists method[J].Control Theory and Technology,2011,28(6):894~900.[点击复制]
一种基于小脑模型关节控制器评论-策略家的机器人跟踪控制算法
Robot tracking control algorithm based on cerebella model articulation controller adaptive critics and strategists method
摘要点击 2552  全文点击 2467  投稿时间：2009-09-07  修订日期：2010-06-01
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2011.6.CCTA091145
  2011,28(6):894-900
中文关键词  机器人  CMAC  跟踪控制
英文关键词  robot  cerebella model articulation controller  tracking control
基金项目  安徽省高等学校优秀青年人才基金资助项目(2009SQR2014); 国家自然科学基金资助项目(60974022, 61004082).
作者单位E-mail
李鑫* 合肥工业大学 电气与自动化工程学院 自动化系 lqlixin@263.net 
陈薇 合肥工业大学 电气与自动化工程学院 自动化系  
董学平 合肥工业大学 电气与自动化工程学院 自动化系  
陈梅 合肥工业大学 电气与自动化工程学院 自动化系  
蒋琳 合肥工业大学 电气与自动化工程学院 自动化系  
中文摘要
      本文提出了一种基于小脑模型关节控制器(CMAC)的评论– 策略家算法, 设计不依赖模型的跟踪控制器, 来解决机器人的跟踪问题. 该跟踪控制器包含位置控制器和角度控制器, 其输出分别为线速度和角速度. 位置控制器由评价单元和策略单元组成, 每个单元都采用CMAC算法, 按改进±学习规则在线调整权值. 策略单元产生控制量; 评判单元在线调整策略单元学习速率. 以双轮驱动自主移动机器人为例, 与固定学习速率CMAC做比较, 仿真数据表明, 基于CMAC的评论– 策略家算法的跟踪控制器具有跟踪速度快, 自适应能力强, 配置参数范围宽, 不依赖数学模型等特点.
英文摘要
      The adaptive critic and associative search algorithm based on cerebella model articulation controller(CMAC) is presented and the corresponding controller without referring to the system model is designed to solve the tracking problem of the robot. The controller consists of the position tracking controller and the angular tracking controller; the outputs of which are linear velocity and angular velocity. Either the position tracking controller or the angular tracking controller includes the associative search unit and the adaptive critic unit. Both units are based on the CMAC algorithm and employ the modified ±-learning rule for adjusting online the weight values. The associative search unit is the main part of the controller; and the adaptive critic unit adjusts the learning speed of associative search CMAC. A two-wheeledmotor mobile robot is taken as the example in simulations. Compared with the fixed learning speed CMAC, the proposed controller provides faster tracking response, better adaptive ability and wider parameter range, and is independent of the model.