倒立_Q-Learning算法_边做边学深度强化学习:PyTorch程序设计实践(4)0、相关系列文章1、Agent.py2、Brain.py3、Environment.py4、Val.py5、main.py6、最终结果7、代码下载8、参考资料 1、Agent.pyimport numpy as np import Brain # 倒立小推车对象 class Agent: def
PAGE摘  要倒立是机器人技术、控制理论、计算机控制等多个领域、多种技术有机结合,其被控系统本身又是个不稳定、高阶次、多变量、强耦合非线性系统,可以作为个典型控制对象对其进行研究。本文阐述了倒立控制系统研究背景和发展现状,研究了二直线式倒立系统物理结构,采用拉格朗日方程建立系统数学模型,对数学模型在平衡位置进行了线性化,从而得到倒立系统线性状态空间方程,同时分析了系统
基于倒立系统模糊神经网络PID控制1.1 研究背景 模糊系统、神经网络和遗传算法被认为是21世纪人工智能最具发展前途三个重要领域。它们构成了所谓“智能计算”。随着科学技术飞速发展,现代工业控制系统变得越来月复杂,基于精确数学模型传统控制已经达不到理想控制效果。智能控制是种模拟人类智能高级控制系统,它是基于知识控制,是将控制者和专家经验与知识作为被控对象模型。 倒立系统是
倒立系统研究目的和意义倒立控制系统(InvertedPendulumSystem简称IPS)是个复杂、不稳定、非线性系统,是进行控制理论教学及开展各种控制实验理想实验平台。倒立典型性在于:作为被控对象,它是个高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合复杂被控系统,可以有效地反应出控制中许多问题。     对倒立系统研究能有效反映控制中
转载 2023-10-28 01:30:26
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八、直线型倒立摆设计总结          直线型倒立系统在控制学术语描述下是个高阶、不稳定、非线性强耦合系统。倒立实用意义明显,在生活周围中,关于受控稳定问题随处可见。人类直立行走在工程上是个困难问题,目前就我所知能够做到很好直立行走和运动,唯属波斯顿动力。当然行走不限于两肢,任何个数行走方式都可以研究。随处可见平衡车
 摘要当控制系统是复杂非线性系统时,设计类优化控制器是非常复杂。强化学习是从与控制对象交互中学习优化策略。本文采取强化学习方法,在未知倒立数学模型情况下,通过输入输出数据,实现对倒立控制1引言强化学习是门决策学科,理解最佳方式来制定决策。在工程控制当中有门课程叫最优控制,与强化学习使用方法有很大类似之处,这种基于强化学习方法不需要建模,也不需要设计控制器,只需要构
转载 2024-01-06 23:06:46
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在上期中,使用DQN算法,我们让智能体能够顺利解决较大网格迷宫问题。本期我们更进步,尝试用DQN控制倒立倒立是非常经典控制问题,如果DQN能够有效实现倒立控制,也就意味着DQN等强化学习算法适用于更复杂动力学控制问题,即就是说,采用相似的思想,我们可以将强化学习算法用于机械臂控制、卫星姿态控制等工程问题上。像往常样,想要实现倒立强化学习控制,我们可以把这样个大问题拆解成
倒立_DQN算法_边做边学深度强化学习:PyTorch程序设计实践(5)0、相关系列文章1、Agent.py2、Brain.py3、Environment.py4、Val.py5、ReplayMemory.py6、main.py7、最终结果8、代码下载9、参考资料 1、Agent.pyfrom select import select import numpy as np import Bra
先从最简单开始入门吧主要改动:因为原代码使用Categorical,训练效果不佳,改成了比较简单动作选择,效果改善了。添加部分函数说明[Categorical, gather, clamp]强化学习类似巴普洛夫狗环境=>观测=>动作=>环境改变=>观测通过奖励,训练模型采取更好策略。倒立摆在倒立中,环境观测值就是小车在轨道上位置杆子与竖直方向夹角小车速度
前言直在学习过程中。打工人毕设内容会用到涉及到该部分内容,故此处发个博客做个小总结。如果说simulink可以帮你做任何仿真(没错,是任何仿真!),那么simscape就是能够帮你更快速完成涉及物理、机械工程等领域仿真。用我老师的话来说就是——半物理仿真?本篇文章旨在记录simscape里些基本模块并搭建了个PID控制下倒立应用实例,希望能对阅读到该内容友友有所帮助!正文
PS: 网上教程太少了,自己花了3天,终于自己摸索出来了。人老了,搞东西太慢了。先看最后效果(初始角度向右边偏25度):1.准备工具           matlab2014b 或者以上,往下版本不清楚。2.创建工程        打开matlab, 命令行输
转载 2023-10-28 16:30:33
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1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识%基于极点配置系统降维观测器设计% 极点配置
倒立系统是种典型多变量、非线性、强耦合模型,它作为种被
原创 2022-04-16 10:40:04
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硬件设计倒立是按照电赛要求进行制作,硬件使用了带编码器反馈减速电机、光电编码器和32F103ZET6单片 机最小系统。注意事项:结构定要稳定,底盘定要稳!倒立系统很敏感,点不稳定都会进行放大,从而影响算法产生结果反馈,给算法参数整定造成极大麻烦。我程序中使用光电编码器为单线脉冲加方向线,使用定时器脉冲计数功能进行读取,减速电机为AB相编码器,使用定时器正交解码读取。下面是对最
 1、据Nyquist曲线或Bode图设计控制器从而使闭环系统满足设计者对于频域性能要求。基于仿真结果分析与研究,两种方法设计结果均满足了系统设计要求,即:杆稳定时间小于秒;稳态时杆与垂直方向夹角变化小于弧度。但是两种方法都只能对角度加以控制,因为经典控制理论研究对象主要是单输入单输出系统,不能对小车位置加以控制。致谢在此,我首先要衷心地感谢我导师孙昌跃老师,本文
问题回顾:   例7.22考虑图7.3所示移动倒立。设M=2kg,m=0.1kg,l=0.5m。设计带降维观测器状态反馈系统使得倒立摆在垂直位置。 建立模型   易得,该系统状态空间模型为:\[ \begin{bmatrix} \dot x_1 \\ \dot x_3 \\ \dot x_2 \\ \dot x_4 \end{bmatrix} = \beg
  感知机(perceptron)是由输入空间(特征空间)到输出空间函数:f(x) = sign(w*x+b), 其中w和b是感知机权重参数和偏置参数。线性方程w*x+b=0表示是特征空间个超平面,即分离超平面。首先感知机数据集是对线性可分数据集,所谓线性可分就是存在这么个超平面可以把数据完全正确划分到两边。感知机学习目标就是要得出w、b,需要确定个(经
文章目录前言、系统建模二、运动方程三、LQR算法1.LQR算法2.线性化处理3.能控性质分析4 .LQR控制器设计5.Simulink建模总结 前言因为毕业设计论文研究课题跟LQR控制算法相关,博主这几天恶补了下之前学过东西,像自动控制,现代控制,建模等等,于是在这里用个简单倒立模型来记录下,将复习内容简单应用下。、系统建模对于个简单小车+杆组合成倒立
倒立模糊控制仿真系统设计 本文目录倒立模糊控制仿真系统设计实验1 单倒立PID模糊控制、被动对象数学描述与特性分析二、模糊控制器设计步骤与具体参数选择三、控制系统仿真程序设计步骤与运行结果四、总结与结论实验2 单倒立分段模糊控制、被动对象数学描述与特性分析二、模糊控制器设计步骤与具体参数选择三、控制系统仿真程序设计步骤与运行结果四、总结与结论 实验目的:理解和掌握模糊控
✅作者简介:热爱科研算法开发者,Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。 ?个人主页:算法工程师学习日志分享下以前在校做个课题-直线一级倒立控制方法研究。1 研究背景倒立个开环不稳定强非线性系统,其控制策略与杂技运动员顶杆平衡表演技巧有异曲同工之处,目的在于使得杆处于临界稳定状态,是进行控制理论研究典型实验平台。20世纪50年代,麻省理工学院控制论专
原创 精选 2023-04-03 15:31:44
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