學習控制在機器人運動控制之應用

Abstract

在這篇論文中我們針對學習控制做了深入的探討，並將一種學習控制法－加強式學習 控制法則應用於機器人之力量控制。我們對不同的學習控制方法做了整理與比較，並 特別對加強式學習控制法則做詳細的介紹。由於傳統基於模型的力量控制法則在實際 應用上仍有一些限制，而學習控制與傳統控制法則比較起來最大的優點就是不須要受 控體的數學模型，所以我們針對傳統控制法則的缺失利用學習方式加以解決。在應用 加強式學習方法時，我們將學習階段分為一般性學習及特定性學習，此種策略可增快 收斂的速度，學習更為有效。文中我們將加強式學習控制應用於一個兩軸的機器手臂 的模擬，在事先不知道機器手臂的反運動學及環境狀況下經過重複的探索而逐漸找到 最佳的控制法則，達成同時控制力量與速度目。最後我們設計了一個實驗以展示加強 式學習在實際應用上的可行性。