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自平衡两轮机器人的分层模糊控制被引量：25: 2009年; 为解决具有非线性、强耦合和绝对不稳定特点的自平衡两轮机器人的运动控制问题,提出一种分层模糊控制方法。该方法对机器人体的倾斜角度和轮子转动速度分别设计相应的模糊控制器,其输出同时进入决策器,由决策器进行智能判断与协调,输出控制量。两控制器交替工作,实现机器人体倾角控制和轮子转速控制的有机统一。该方法具有模糊规则少,控制逻辑简单的特点。对机器人的速度跟踪、运动停止及转弯等多种运动方式进行了控制仿真实验,验证了控制方法的正确性和有效性。; 李明爱焦利芳乔俊飞; 关键词：分层模糊控制

基于多个并行CMAC神经网络的强化学习方法被引量：3: 2008年; 为解决标准Q学习算法收敛速度慢的问题,提出一种基于多个并行小脑模型(Cerebellar Model Articulation Controller:CMAC)神经网络的强化学习方法。该方法通过对输入状态变量进行分割,在不改变状态分辨率的前提下,降低每个状态变量的量化级数,有效减少CMAC的存储空间,将之与Q学习方法相结合,其输出用于逼近状态变量的Q值,从而提高了Q学习方法的学习速度和控制精度,并实现了连续状态的泛化。将该方法用于直线倒立摆的平衡控制中,仿真结果表明了其正确性和有效性。; 李明爱焦利芳郝冬梅乔俊飞; 关键词：小脑模型神经网络收敛性倒立摆

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焦利芳