智能機器人自主發(fā)育算法
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標簽：機器人(202494)
針對兩輪自平衡機器人在學習過程中主動性差的問題，受心理學內在動機理論啟發(fā)，提出一種基于內在動機的智能機器人自主發(fā)育算法。該算法在強化學習的理論框架中，引入模擬人類好奇心的內在動機理論作為內部驅動力，與外部獎賞信號一起作用于整個學習過程。采用雙層內部回歸神經網(wǎng)絡存儲知識的學習與積累，使機器人逐步學會自主平衡技能。最后針對測量噪聲污染對機器人平衡控制中兩輪角速度的影響，進一步采用卡爾曼濾波方法進行補償，以提高算法收斂速度，降低系統(tǒng)誤差。仿真實驗表明，該算法能夠使兩輪機器人通過與環(huán)境的交互獲得認知，成功地學會運動平衡控制技能。
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