2019哈工大继续教育机械工程专业专业课程作业二

发布 2020-03-02 15:07:28 阅读 7328

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机械工程专业2023年专业课程作业二。

7、什么是前馈控制?前馈+反馈控制?后者的pd控制器构成?

答:指通过提前通过提前手机整理信息,**趋势,正确预计未来的问题,提前将可能发生的问题输入到程序之中,是未来导向的。

将能解决问题的正确的参数提前记忆,以解决在程序执行过程**现的问题或者在错误出现时提供正确的参数以纠正错误,继续执行已有任务。

前馈+反馈控制:采用将实际机器人正确模型化的运动方程式,知道正确的参数,是最重要的。此外,要求采样时间尽可能短以接近连续性系统。

依靠控制算法,寻求实时地计算运动方程式的数值解,快速求解逆动力学的方法。

pd控制器构成:

逆动力学问题是基于参数推定值推定实现给定运动所需的力矩。其解可以表示为:

其中,“^表示推定值。当操作臂轨迹追踪控制的所有轨迹用关节变量 qd (t)给定时,通过求解逆动力学问题可以计算出各关节的驱动力矩。如下图所示,若把该驱动力矩施加给实际机器人,期望在无误差的理想状态下实现各关节轨迹。

控制律为:

机器人的力学模型没有误差、关节角及关节角速度与目标值完全一致、而且没有扰动的时候,即满足如下条件:

操作臂的轨迹与给定的轨迹完全一致。

但实际上,由于模型误差、扰动的存在,用这样的控制器是得不到好结果的。机器人对外界进行作业时会受到出不希望的扰动、因把持的物体质量的不同会导致力学特性的变化、因与外界接触时一定会受到扰动。而且,一旦轨迹稍有偏差,就会导致计算力矩与实际需要的力矩间产生偏差,从而产生更大的轨迹误差。

设轨迹误差为。

则,可得关节角的误差方程式为:

误差不收敛为0。所以,上述控制律(2.27式)是不能实现的。

在fig.2.10所示的前馈控制系统中追加各关节角pd反馈的控制系统如fig.

2.11所示。即是用pd控制器控制由前馈得到的近似线性化系统。

轨迹误差和模型误差引起的扰动通过关节角和角速度的反馈被抑制住。而且,因为各关节的轨迹误差不大,所以计算得出的关节力矩可以有效地平衡掉非线性项。

设pd增益分别为k p, k v, 则该控制系统的控制律为:

8 、ga(遗传算法)的基本原理是什么?简述ga的基本操作。

答:基本原理:

1)、算法的每个成员的适应度根据函数的评估函数来计算,适应度函数测量个体在给定任务领域的性能的好坏。

2)、最好的个体被成比例地传播其适应程度,而性能不好的个体将被削减或全部消除。

3)、通过个体之间为产生新的搜索点惊醒信息交换,整个群体将探索空间并受到一个最好的领域。

ga的基本操作:

1)、种群(population)某一类五种或者探索空间范围内群体,为同一类五种或繁殖池中所有个体的集合。

2)、个体(indicdual)某一类五种或者搜索空间范围内种群中的医院,在算法中,为含有信息的独立位串,每一位都相当于染色体上的一个基因。

3)、复制操作(reproduction operation)选择适应度最大的个体。这一操作加大了性能良好的个体与差的个体的比例。

4)、交叉操作(crossover operationg)两个个体交换其形式表达的部分信息。该操作是根据交叉概率决定的。

5)、基因突变(mutation operation)任意选择一个以上的位使之间反转。此操作是根据概率决定的。

6)、选择操作(selection operation)选择新一代的个体群。作为下一代的n个个体组成的种群。

9 、试以双足步行机器人为例概括说明基于ga及ep(演化算法)的阶层型进化算法的进行步行样本生成的基本方法。

答:阶层型进化算法由被称为大范围内生成动作样本的ga层和评价、生成中间层的ep层两大模块组成。两层相互影响、共同进化下去。可以生成适于各种环境的动作。

ga层中,因为是以生成动作样本为目的的,所以ga层的个体表示的那个中间姿势是否有效的标志为0或1, 若相应于该姿势的标志位为1,表示有效;若为0表示无效,从而被忽略。根据spline插补有效的中间姿势,一个动作样本被生成。在ga层中,可进行某一目的动作或动作样本的评价。

在ep层中,进行ga层动作样本的中间姿势的评价,生成更好的新的中间姿势。

ga、ep层的各模块相互作用,ep层的评价函数依赖于在ga层的当前获得最高评价的个体,如果在ga层当前的最优个体发生变化,则ep层的评价函数变化,ep层的进化形态发生变化。相反,在ga层,ep层的个体开始被转写给个体ga层的个体,由于被转写,ga层的个体发生变化。这样,各层一边相互依存,一边共同进化下去。

ga层的个体群得到进化,最优的动作样本被生成。

10 、基于ga及ep(演化算法)的阶层型进化算法的进行步行样本生成的基本方法。

答:阶层型进化算法由被称为大范围内生成动作样本的ga层和评价、生成中间层的ep层两大模块组成。两层相互影响、共同进化下去。可以生成适于各种环境的动作。

ga层中,因为是以生成动作样本为目的的,所以ga层的个体表示的那个中间姿势是否有效的标志为0或1, 若相应于该姿势的标志位为1,表示有效;若为0表示无效,从而被忽略。根据spline插补有效的中间姿势,一个动作样本被生成。在ga层中,可进行某一目的动作或动作样本的评价。

在ep层中,进行ga层动作样本的中间姿势的评价,生成更好的新的中间姿势。

ga、ep层的各模块相互作用,ep层的评价函数依赖于在ga层的当前获得最高评价的个体,如果在ga层当前的最优个体发生变化,则ep层的评价函数变化,ep层的进化形态发生变化。相反,在ga层,ep层的个体开始被转写给个体ga层的个体,由于被转写,ga层的个体发生变化。这样,各层一边相互依存,一边共同进化下去。

ga层的个体群得到进化,最优的动作样本被生成。

11、前馈学习基本思想?

答:指通过提前通过提前手机整理信息,**趋势,正确预计未来的问题,提前将可能发生的问题输入到程序之中,是未来导向的。

将能解决问题的正确的参数提前记忆,以解决在程序执行过程**现的问题或者在错误出现时提供正确的参数以纠正错误,继续执行已有任务。

12.强化学习方法的基本思想?

答:机器人一边感知当前环境的状态,一边行动。根据状态和行动,环境迁移到新的状态,相应于新的状态的“奖惩”报酬信息返还给机器人。机器人根据“报酬”信息决定下一个行动。

强化学习对于为实现自律运动的智能体来说是非常重要的。其意义在于很大程度上复杂问题求解的可能性将依赖于这种方法。

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