[发明专利]一种基于强化学习和李雅普诺夫函数的鲁棒控制方法有效
| 申请号： | 201911260424.0 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN110928189B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 潘杰森;郑磊;成慧;胡海峰 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 陈伟斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于强化学习和李雅普诺夫函数的鲁棒控制方法，通过自适应在线贝叶斯推理对机器人动力学进行建模，基于李雅普诺夫构造带约束强化学习问题，通过构建控制李雅普诺夫函数和控制屏障函数策略,实现机器人高效性学习、稳定性工作、安全探索；解决了非线性、混合动力学安全关键机器人系统在状态、动作空间受限的任务场景中，面对自身系统不确定性和外部环境不确定性存在不安全性、不稳定、不高效的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 李雅普诺夫 函数 鲁棒控制 方法 | ||
【主权项】：
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