轮式机器人鲁棒仿生自主学习算法的研究

针对本质不稳定的轮式机器人运动平衡问题,基于操作条件反射原理,结合鲁棒控制,提出了一种鲁棒仿生自主学习算法作为轮式机器人的学习机制;该算法利用鲁棒控制可以提高系统抑制干扰的能力,产生最优控制行为的特点,将其与操作条件反射原理相结合,使机器人通过与未知环境的交互、学习和训练,模拟生物操作条件反射机制以及自学习和自适应技能,实现对轮式机器人的运动平衡控制,并从理论上证明了算法的稳定性;最后,分别用该算法在无干扰和有干扰的两种情况下对机器人做了仿真实验并进行了比较,结果表明,鲁棒仿生自主学习算法能够使机器人获得自主学习和平衡控制的技能,并体现出了较好的学习性能抗干扰能力。