一种基于增强学习的自适应控制方法

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910229439.4(22)申请日 2019.03.25(71)申请人 上海交通大学地址 200240 上海市闵行区东川路800号 申请人 中国航天电子技术研究院(72)发明人 俞晖　杨明　高思颖　卢超　徐鹏杰　(74)专利代理机构 上海汉声知识产权代理有限公司 31236代理人 庄文莉(51)Int.Cl.H04L 29/06(2006.01)G06N 20/00(2019.01)(54)发明名称基于增强学习的SPMA协议参数优化方法、系统及介质(57)摘要本发明提供了一种基于增强学习的SPMA协议参数优化方法、系统及介质，包括：参数选取及划分步骤：选取SPMA协议的参数集，将参数集中的各个参数以预设的颗粒度划分为不同的当前参数状态，获得当前参数状态集；时延及成功率获取步骤：根据获得的当前参数状态集及预设场景，将获得的当前参数状态集带入预设场景，获得SPMA协议的各个优先级业务时延和成功率。

本发明将不同的应用场景下的SPMA协议参数优化问题与增强学习算法相结合，相对于原有SPMA通信系统的参数选择方法，大大简化了参数计算过程，并且更容易达到要求的性能指标，可以更有效率的完成SPMA协议的相关设置，具有广泛的应用前景。

权利要求书4页 说明书12页 附图2页CN 110049018 A 2019.07.23C N 110049018A1.一种基于增强学习的SPMA协议参数优化方法，其特征在于，包括：参数选取及划分步骤：选取SPMA协议的参数集，将参数集中的各个参数以预设的颗粒度划分为不同的当前参数状态，获得当前参数状态集；时延及成功率获取步骤：根据获得的当前参数状态集及预设场景，将获得的当前参数状态集带入预设场景，获得SPMA协议的各个优先级业务时延和成功率；参数评分步骤：根据获得的各个优先级业务时延和成功率，采用预设的评分准则进行评分，判断是否符合预设评分标准：若是，则结束流程；否则，则进入参数优化步骤继续执行；参数优化步骤：根据ε-greedy策略对当前参数状态进行更新，以概率ε根据Q值表中的最大Q值选择新的参数集，以概率1-ε随机选择参数集，返回时延及成功率获取步骤继续执行。

sdafa方法
SDAF方法是一种基于结构化深度增强学习的自适应控制方法。

它通过引入深度增强学习来提高自适应控制器的性能，同时利用结构化方法来降低模型复杂度和提高控制器的可解释性。

SDAF方法主要包括以下几个步骤：
1. 建立模型：首先需要建立一个动态模型，描述系统的行为和状态变化。

该模型可以是高阶多项式、神经网络或其他类型的模型。

2. 确定策略：根据模型和目标函数，确定一个自适应控制策略。

该策略需要能够根据系统的当前状态和目标状态，计算出控制输入。

3. 训练控制器：使用深度增强学习算法训练控制器，使其能够根据系统的当前状态和目标状态，自适应地计算出控制输入。

4. 优化模型：通过不断优化控制器和模型，提高控制器的性能和可解释性。

SDAF方法的应用场景广泛，包括无人机、智能机器人、自动驾驶车辆等领域的控制系统设计和优化。

由于其自适应和可解释性的特点，SDAF方法可以帮助解决许多复杂的控制问题，提高系统的性能和可靠性。

如何更好地利用科技手段促进学习？科技赋能：如何更合适地依靠科技手段进一步促进学习？在数字时代，科技已成为教育不可缺的一部分。

该如何更合适地凭借科技手段促进学习，是教育工作者需要深入思考和实践的重要议题。

本文将从教育专家的角度，继续探讨科技在教育领域应用的策略与方向。

一、精确诊断，因材施教科技手段可以基于对学生学习情况的精准诊断，从而实现个性化选择教育方法。

学习分析平台：运用人工智能技术，分析学生在学习过程中的行为数据，如学习时间、答题情况、错误类型等，识别学生学习障碍和强项，为教师提供精准的教学建议。

自适应学习系统：依据学生个体差异，动态调整学习内容和难度，提供个性化设计的学习路径，指导学生以最佳的方法效率完全掌握知识。

虚拟现实和增强现实技术：沉浸式的学习体验，可以模拟真实场景，让学生更形象直观地理解抽象知识，增强学习兴趣和效率。

二、拓展学习资源空间，激发学习动机科技手段可以打破时间和空间的限制，拓展学生的学习空间，释放学习动机。

在线学习平台：提供丰富的学习资源和课程，满足学生多样化的学习需求，实现自主学习和个性化学习。

网络协作平台：促进师生、学生之间的深入互动，开展项目式学习、探究式学习，激发学生的学习兴趣和团队合作能力。

移动学习应用：利用手机、平板等移动设备，随时随地进行学习，满足学生碎片化学习的需求，提高学习效率和自主性。

三、提升学习效率，促进深度学习科技手段可以有效提升学习效率，促进学生的深度学习。

智能工具：借助翻译软件、写作辅助工具等智能工具，提高学习效率，减轻学生负担，为深层思考和创造性学习提供更多时间和空间。

多媒体教学：将文字、图像、音频、视频等多媒体形式相结合，丰富教学内容，提升教学效果，帮助学生更深入地理解知识。

互动式教学：运用游戏化教学、虚拟现实技术等互动方式，增强课堂参与度，促进学生主动学习和深度思考。

四、注重科技伦理，规范应用标准在积极主动地借用科技手段促进学习的同时，也需要关注科技伦理问题，规范科技应用。

人工智能领域增强学习和智能控制方面50个课题名称1. 基于增强学习的智能控制算法研究2. 针对复杂环境的增强学习方法优化3. 强化学习在智能控制中的应用探索4. 增强学习与模型预测控制的融合研究5. 基于深度强化学习的智能控制系统设计6. 强化学习在自适应控制中的应用研究7. 基于多智能体强化学习的分布式控制方法研究8. 强化学习在工业过程控制中的应用实践9. 基于增强学习的智能机器人路径规划研究10. 深度强化学习在电力系统智能控制中的应用11. 增强学习与模糊控制的整合方法研究12. 强化学习在无人驾驶车辆控制中的应用研究13. 基于Q学习的智能控制策略优化14. 适应性增强学习在动态系统控制中的应用研究15. 强化学习算法在智能家居控制中的应用实践16. 基于增强学习的智能飞行器控制方法研究17. 深度强化学习在智能交通控制中的应用18. 增强学习与遗传算法的混合智能控制方法研究19. 基于强化学习的智能制造过程优化研究20. 强化学习在水资源管理中的应用研究21. 基于增强学习的智能电网控制方法研究22. 深度强化学习在智能化供应链管理中的应用23. 增强学习与神经网络的融合智能控制研究24. 强化学习在自动化生产线控制中的应用实践25. 基于增强学习的无线网络资源分配研究26. 增强学习控制器设计与优化方法研究27. 强化学习在环境监测与控制中的应用研究28. 基于深度Q网络的智能控制系统设计与优化29. 增强学习算法在智能医疗控制中的应用研究30. 基于强化学习的智能安防系统设计与优化31. 随机控制与强化学习的整合研究32. 基于增强学习的智能环境监控方法研究33. 强化学习在金融风控方面的应用研究34. 基于深度强化学习的决策支持系统设计35. 增强学习在人体健康控制中的应用研究36. 强化学习算法在云计算资源管理中的应用37. 基于增强学习的智能交互控制方法研究38. 深度强化学习在农业系统控制中的应用39. 增强学习与虚拟现实的融合研究40. 基于Q网络的智能控制策略优化41. 强化学习在智能城市控制系统中的应用研究42. 基于增强学习的智能语音控制方法研究43. 强化学习算法在机器人路径规划中的应用44. 基于深度强化学习的智能教育控制研究45. 增强学习在自动化仓储管理中的应用实践46. 基于强化学习的智能电梯调度方法研究47. 深度强化学习在智能游戏控制中的应用48. 增强学习与时间序列分析的整合研究49. 基于增强学习的智能医疗诊断方法研究50. 强化学习在智能化能源管理中的应用研究。

《基于增强学习的数据驱动工业过程运行优化控制》一、引言随着工业自动化和智能化的快速发展，工业过程控制已成为现代制造业的核心环节。

传统的工业过程控制方法往往依赖于经验丰富的操作员和固定的控制策略，但在复杂多变的工业环境中，这种方法难以达到最优的控制效果。

近年来，基于增强学习的数据驱动工业过程运行优化控制逐渐成为研究的热点。

本文将介绍基于增强学习的数据驱动工业过程运行优化控制的相关概念、原理、方法及其应用。

二、增强学习在工业过程控制中的应用增强学习是一种通过与环境的交互学习最优策略的方法。

在工业过程控制中，增强学习可以通过分析大量的历史数据，学习出最优的控制策略，从而实现工业过程的优化控制。

与传统的控制方法相比，增强学习具有更好的适应性和灵活性，能够在复杂的工业环境中实现快速的学习和决策。

三、数据驱动的工业过程运行优化控制数据驱动的工业过程运行优化控制是指利用大量的工业过程数据，通过数据分析、机器学习等方法，实现对工业过程的优化控制。

这些数据包括设备的运行状态、工艺参数、产品质量等。

通过对这些数据的分析，可以找出影响工业过程的关键因素，从而制定出更合理的控制策略。

四、基于增强学习的数据驱动工业过程运行优化控制方法基于增强学习的数据驱动工业过程运行优化控制方法主要包括以下几个步骤：1. 数据收集：收集大量的工业过程数据，包括设备的运行状态、工艺参数、产品质量等。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、筛选、归一化等处理，以便后续的分析和建模。

3. 模型构建：利用机器学习等方法，构建出能够描述工业过程特性的模型。

4. 增强学习：利用增强学习算法，学习出最优的控制策略。

5. 策略实施：将学习到的控制策略应用到实际的工业过程中，实现对工业过程的优化控制。

五、应用案例分析以某钢铁企业的炼钢过程为例，该企业采用了基于增强学习的数据驱动工业过程运行优化控制方法。

首先，收集了炼钢过程中的大量数据，包括炉温、炉压、原料成分等。

机器人智能感知与自适应控制第一章机器人智能感知技术机器人是一种可以执行特定任务并能够适应不同环境的自动化设备。

为了更好地适应不同的环境，机器人需要具有智能感知能力，即能感知和理解周围环境的能力。

机器人智能感知技术包括以下几个方面：1. 传感器技术传感器技术是机器人智能感知的基础。

它能够采集周围环境的信息，包括声音、图像、温度、光线等，并将其转换为数字信号传递给机器人的控制系统。

常用的传感器包括摄像头、声音传感器、温度传感器、光线传感器等。

2. 图像识别技术图像识别技术是机器人智能感知的重要方面。

它使机器人能够识别和理解周围的图像信息。

机器人可以通过这种技术来识别不同的物体、颜色、形状、大小等。

3. 自然语言处理技术自然语言处理技术使机器人能够理解和处理人类语言。

机器人可以通过这种技术来识别语音、语法和语义，从而实现与人类的交流。

第二章机器人自适应控制技术机器人自适应控制技术是一种使机器人能够适应不同环境和任务的控制策略。

它能够根据机器人在执行任务过程中所遇到的不同环境，自动调整机器人的动作方式和行为。

机器人自适应控制技术包括以下几个方面：1. 强化学习技术强化学习技术是机器人自适应控制的重要方法之一。

它依赖于训练数据和奖励机制，使机器人能够自主探索和学习。

通过这种技术，机器人可以适应不同环境和任务，从而提高其执行任务的效率和精度。

2. 深度学习技术深度学习技术是机器人自适应控制的另一种方法。

它利用多层神经网络来模拟人脑结构，使机器人能够从大量的数据中学习和预测。

通过这种技术，机器人可以适应不同环境和任务，从而提高其执行任务的效率和精度。

3. 增强现实技术增强现实技术是机器人自适应控制的一种创新方法。

它利用虚拟现实技术和感知技术，将虚拟信息与实际情况相结合，为机器人提供更准确、更全面的信息。

通过这种技术，机器人可以适应不同环境和任务，从而提高其执行任务的效率和精度。

第三章机器人智能感知与自适应控制的应用机器人智能感知与自适应控制技术已经在各个领域得到了广泛应用。

强化学习：常见问题解决方案强化学习作为一种机器学习的方法，在近年来备受关注。

它通过让智能体与环境进行交互学习，以达到实现某些目标的能力。

然而，尽管强化学习有着广泛的应用前景，但在实际应用中也存在一些常见问题。

本文将就强化学习中的一些常见问题提出解决方案。

问题一：样本效率低在强化学习中，样本效率低是一个普遍存在的问题。

由于强化学习需要不断地与环境进行交互，因此需要大量的样本数据来进行学习。

然而，获取大量的样本数据往往是非常困难和昂贵的。

解决方案：一种解决样本效率低的方法是使用模拟环境。

通过在模拟环境中进行学习，可以大大减少真实环境中获取样本的成本。

另外，可以使用一些技巧来增强样本的重用性，比如经验回放和数据增强等方法。

问题二：探索与利用的平衡在强化学习中，探索与利用是一个很重要的问题。

传统的强化学习算法往往存在探索不足或者过度探索的问题，导致学习效果不佳。

解决方案：为了解决探索与利用的平衡问题，可以使用一些基于概率的方法，比如ε-greedy算法和Softmax算法等。

另外，还可以使用一些基于奖励函数的方法，比如UCB算法和Thompson算法等。

问题三：稳定性和收敛性在强化学习中，稳定性和收敛性是一个很重要的问题。

由于强化学习中的智能体往往需要不断地与环境进行交互，因此算法的稳定性和收敛性对于学习效果来说至关重要。

解决方案：为了解决稳定性和收敛性问题，可以使用一些基于深度学习的方法，比如深度Q网络（DQN）和深度确定性策略梯度（DDPG）等。

另外，还可以使用一些基于价值函数的方法，比如蒙特卡罗树搜索（MCTS）和时序差分（TD）学习等。

问题四：泛化能力在强化学习中，泛化能力是一个很重要的问题。

由于强化学习需要不断地与环境进行交互，因此算法的泛化能力对于适应不同环境和任务来说至关重要。

解决方案：为了增强泛化能力，可以使用一些基于迁移学习的方法，比如领域自适应和多任务学习等。

另外，还可以使用一些基于集成学习的方法，比如强化学习与监督学习的结合等。

人工智能学习算法专利为了满足你的要求，我将按照你给出的题目《人工智能学习算法专利》，模拟写一篇专利申请的正文，尽量准确呈现专利申请的格式和要求。

【正文开始】申请公开号：*********人工智能学习算法专利技术领域：本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种人工智能学习算法，可在机器学习任务中提高学习效率和准确性。

背景技术：目前，随着人工智能技术的快速发展，机器学习已成为人工智能领域的核心应用之一。

然而，传统的机器学习算法在处理大规模数据集时往往存在学习效率低下、容易过拟合等问题。

因此，有必要提出一种新的人工智能学习算法以解决这些问题。

发明内容：本发明的目的在于提供一种改进的人工智能学习算法，解决现有算法在学习效率和准确性方面的不足。

具体而言，本发明提出了一种基于深度学习和增强学习相结合的算法，该算法能够自适应地选择最佳的学习策略，并通过调整网络结构和参数来提高学习效率和准确性。

本发明的主要特点包括：1. 引入深度学习技术：通过深度神经网络对输入数据进行特征提取和表示学习，提供更精确的学习表示；2. 引入增强学习技术：通过与环境的交互，使用增强学习算法对学习过程进行优化和控制，提高学习效率和准确性；3. 自适应学习策略：根据不同任务的特点和数据的分布情况，自动选择最佳的学习策略，并在学习过程中进行动态调整。

实施例：为了验证本发明的有效性，作者在多个机器学习任务上进行了实验，并与传统的机器学习算法进行了对比。

实验结果表明，本发明的学习算法在学习效率和准确性方面表现出优异的性能。

在大规模数据集上，本发明的学习算法相比传统算法能够节省大量的计算时间，并同时保持较高的预测准确性。

具体实施过程和实验数据的详细信息，将在后续的申请文件中提供。

结论：本发明提出了一种人工智能学习算法，通过引入深度学习和增强学习相结合的技术，能够提高学习效率和准确性。

该算法具有自适应学习策略，能够根据不同任务的要求自动调整学习策略，具有广泛的应用前景。

混合的原理1. 混合的概念混合（Hybrid）是指将两种或多种不同的事物结合在一起，形成新的事物。

在计算机领域，混合通常指的是将不同类型的技术、算法或模型结合使用，以达到更好的效果。

2. 混合的原理混合的原理是基于组合和整合不同技术、算法或模型来解决特定问题。

通过将各种技术相互补充和优化，可以提高系统性能、准确性和鲁棒性。

混合通常包括以下几个步骤：步骤1：问题分析和需求定义在开始混合之前，需要对问题进行全面分析，并明确需求和目标。

这有助于确定所需的技术、算法或模型，并为后续步骤提供指导。

步骤2：选择和整合多个技术、算法或模型根据问题需求，选择适当的技术、算法或模型。

这些选择可能来自于不同领域，例如机器学习、统计学、优化方法等。

然后，需要将它们整合到一个统一的框架中。

整合可以通过以下方式实现：•串行集成：将不同技术、算法或模型按顺序连接起来，形成一个串行的流程。

每个组件的输出作为下一个组件的输入，最终得到最终结果。

•并行集成：将不同技术、算法或模型并行运行，并将它们的输出进行整合。

这可以通过投票、加权求和等方式实现。

•级联集成：将一个技术、算法或模型的输出作为另一个技术、算法或模型的输入。

这可以在多个级别上进行，从而形成多层级联。

步骤3：特征提取和选择在混合中，特征提取是非常重要的一步。

特征是从原始数据中提取出来的有意义的信息，用于描述数据的某些方面。

不同技术、算法或模型可能对不同类型的特征敏感，因此需要针对具体问题选择适当的特征。

特征选择是指从已提取出来的特征中选择最具代表性和区分度的特征。

这可以通过统计分析、信息论等方法实现。

步骤4：训练和优化混合中使用的技术、算法或模型通常需要进行训练和优化。

训练是指使用已标注或已知结果的数据来调整参数或学习模型的过程。

优化是指通过调整参数或改进算法来提高性能的过程。

训练和优化可以通过以下方式实现：•单独训练：对每个技术、算法或模型进行单独训练，并根据评估结果进行参数调整和优化。

2021年3期科技创新与应用Technology Innovation and Application方法创新城市快速路入口匝道交通信号控制方法研究郝弗非1，谢刚1，董欢1，张凡2，赵华2（1.天津市公安局交通警察总队，天津300000；2.天津易华录信息技术有限公司，天津300000）1概述城市快速路作为城市快速干道，用于保证车辆畅通连续地行驶，提高城市内部的交通运输效率。

近年来，随着城市人民群众物质生活水平不断提高和出行机动化进程加快，汽车保有量不断攀升，快速路的管控水平已经滞后于城市发展。

快速路交通安全事故与拥堵时常发生，严重影响快速路的通行效率和人民群众的出行体验。

因此，基于当下城市快速路交通现状，通过智能管控提高快速路系统运行效率，成为现代城市交通管理的重要研究课题。

快速路入口匝道区域易发生车流交织，成为快速路车流运行的瓶颈。

而通过合理控制入口匝道汇入主线的流量，是提升快速路运行效率的一种有效方法。

2国内外对于城市快速路的理论研究从20世纪以来的研究综合分析，匝道控制大多以缓解快速路主路拥堵为主为目标，综合考虑快速路周边辅路交通运行状态，进行协同控制。

BIN HAN等以减少匝道排队延迟和降低匝道排队长度为目标对匝道调节率进行了研究，并通过模拟测试验证了该方法的有效性[1]。

陈学文以快速路系统车辆总消耗时间为控制目标，建立快速路系统拥堵疏散控制模型，实现了快速路网络整体优化控制[2]。

邹祥莉提出拥堵条件下的出口匝道交叉口与下游交叉口协同控制方法和基于宏观基本图的路网交通拥堵甄别方法，构建了多匝道协同控制模型[3]。

项乔君、禹奥业等发明了一种基于排队长度的城市快速路入口匝道控制系统及控制方法，通过迭代计算得到最终合理的绿信比[4]。

唐立、罗霞等发明了一种基于密度的快速路多车道匝道控制方法，以期在主线交通流量最大的同时解决匝道排队长度过长和排队延误过大的问题[5]。

本文的研究中，以天津市快速路环线路网为例，将基于增强学习的自适应控制算法应用于入口匝道交通信号控制系统，根据实时快速路环线主路、辅路及匝道的车辆流量、平均速度、密度等数据训练深度学习神经网络模型，以减少拥堵为目标对快速路环线多个入口匝道进行信号灯调节控制，同时不断在线学习并修正自动控制模型。

基于深度强化学习的机械臂自适应控制研究机械臂是一种广泛应用于工业制造、医疗器械等领域的机器人设备，其具有精度高、速度快、可重复性好等特点。

然而，由于其应用场景的复杂性，传统的控制方法难以满足其精度和速度的需求，因此需要采用深度强化学习的方法来提升机械臂的控制性能。

深度强化学习是机器学习和强化学习的结合体，其能够通过模拟智能体与环境的交互过程，不断调整策略，实现对复杂环境的高效控制。

具体而言，深度强化学习通过神经网络提取状态和行动的信息，并通过反馈机制不断调整策略，使得智能体能够在一定程度上理解环境，从而实现自适应控制。

针对机械臂自适应控制的研究，研究者通常会面临的两个问题是：一是如何实现机械臂的控制；二是如何提高机械臂控制效果。

对于第一个问题，常用的方法是采用先验模型，即将机械臂的动力学特性等先验知识加入控制器中。

这种方法一般需要进行大量的模型训练和参数调整，但是由于机械臂应用场景的复杂性，先验模型往往无法满足实际需求。

针对第二个问题，可以采用深度强化学习的方法，通过智能体与环境的交互学习到最优的控制策略。

具体而言，智能体在每个时间步骤将机械臂当前状态作为输入，输出控制信号，随后与环境交互，获得反馈奖励信号，不断更新策略。

通过不断训练，智能体可以学习到适应不同环境的控制策略，从而实现自适应控制。

有关机械臂自适应控制的研究已经有了一定的文献基础。

例如，Wang等人提出了一种基于深度增强学习的机械臂自适应控制方法，其将机械臂控制问题视为一种最优控制问题，采用深度增强学习算法进行求解，从而实现自适应控制。

在实验中，该方法在控制速度和精度方面均取得了良好的效果。

波拉斯基等人的研究结果表明，深度增强学习的方法相对于传统控制方法具有更高的自适应性和鲁棒性。

除了通过深度强化学习实现机械臂自适应控制之外，也有一些研究者探讨了深度强化学习与其他方法的结合应用。

例如，Cui等人提出了一种集成深度增强学习和模型预测控制的机械臂控制方法，该方法通过模型预测控制的方法减小了基于深度强化学习的控制器的高噪声问题，从而提高了控制质量。

基于深度学习的室内环境智能感知与自动控制研究室内环境智能感知与自动控制是近年来发展迅猛的领域之一。

随着深度学习技术的广泛应用，室内环境智能感知与自动控制系统也在不断推陈出新。

深度学习是机器学习领域中的一种技术，其模型结构和工作原理模拟了人脑神经网络的特点。

与传统的机器学习算法相比，深度学习算法具有更高的准确性和更强的自适应学习能力。

因此，将深度学习应用于室内环境智能感知与自动控制研究中，能够实现更精确、高效的智能化控制。

在室内环境智能感知方面，基于深度学习的方法可以通过传感器获取的数据进行环境感知和情感分析。

例如，通过利用深度学习模型对室内摄像头采集的视频图像进行分析，可以实现人体姿态识别、人脸识别、行为检测等功能。

这些功能可以应用于室内安全防护、智能家居、智能办公等场景，提高室内环境的安全性和便利性。

此外，基于深度学习的方法还可以应用于室内环境的自动控制。

例如，在智能教育场景中，通过基于深度学习的智能监控系统，可以实现对学生学习状态的实时监测和分析，识别学生的困惑、注意力不集中等问题，并通过自动调整课堂环境，提供个性化的学习支持。

这种智能化的自动控制系统可以有效提高教学质量和学生体验。

在室内环境智能感知与自动控制研究中，基于深度学习的方法还可以用于室内温度、湿度、光线等环境参数的实时感知和控制。

通过使用深度学习模型处理传感器采集的数据，可以实现对室内环境的准确感知，并根据需求自动调整室内温度、湿度和光线等控制参数，提升居住者的舒适度和生活质量。

此外，基于深度学习的方法还可以应用于室内智能化设备的协同控制。

例如，在智能家居中，通过将各种智能设备与深度学习模型相连接，可以实现设备之间的数据共享和协同工作。

通过深度学习模型的智能分析和判断，可以实现设备之间的协同控制，提供更智能、便利的室内生活体验。

然而，基于深度学习的室内环境智能感知与自动控制研究还存在一些挑战和问题。

例如，深度学习算法需要大量的数据进行训练，而室内环境感知和控制的数据往往受到隐私和安全的限制，限制了深度学习算法的应用。

摘要摘要驱动技术，人工智能，高性能计算机等最新技术已经使双足机器人有了粗略模拟人体运动的灵巧性，能够进行舞蹈展示，乐器演奏，与人交谈等。

然而这与投入实际应用所需求的能力还有不小差距。

主要体现在缺乏与人类相近的平衡能力和步伐协调能力，对工作环境要求高，在非结构化环境中适应能力差。

因此，本文以自主研制的双足机器人为研究对象，重点研究了双足机器人的平衡控制，阻抗控制以及步态规划等内容。

本文首先简要介绍了自主研制的双足机器人的软硬件构架，建立了ADAMS 和Gazebo仿真来协助对控制算法性能预测和优化并减少对物理机器人的危险操作。

接着分析了双足机器人的正逆运动学并引入运动学库KDL来简化运动学运算。

稳定的平衡控制对于双足机器人而言在目前还是个不小的挑战。

本文就此研究了两种处理平衡的阻抗调节方案。

一种是基于LQR的固定阻抗模型，这种方案简单有效，但存在易产生振动的问题，本文结合滤波改善了平衡控制效果。

另一种是基于增强学习的自适应阻抗模型。

该方法可以在不知道系统内部动态信息的情况下利用迭代策略在线得到最优解，是对前述LQR方法的进一步优化。

随后本文通过仿真和实验进行了验证并分析了优缺点。

步态规划是机器人运动控制中最基础的一环。

本文从五连杆平面机器人入手对其运动控制进行了研究。

首先采用基于ZMP的多项式拟合法实现了机器人平地行走的步态规划。

然后分析其动力学模型并利用PD控制器进行运动仿真，就仿真中出现双腿支撑阶段跟踪误差较大的问题提出了PD与径向基神经网络混合控制的新策略。

再次通过仿真证实该方案能够减小跟踪误差。

最后，本文利用前述多项式拟合法对实验平台的物理机器人进行静态行走和上楼梯的步态规划。

针对上楼梯的步态规划的特殊性，本文提出了分段拟合来实现各关节的协同规划，并引入了躯干前倾角来辅助身体平衡。

由于时间所限，本文实现了双足机器人的稳定步行实验，上楼梯实验还尚缺稳健性，这将作为下一步的工作。

关键词：双足机器人，平衡控制，步态规划，ADAMS仿真，增强学习IABSTRACTDriving technology, artificial intelligence, high-performance computers and other latest technology has enable bipedal robots to roughly emulate the motor dexterity of humans, able to dance show, musical instruments, and talking. However, this ability still have big gap between putting into practical application. Mainly reflected in the lack of the ability of balance, and the coordination of walking. High demands on the working environment, poor adaptability in unstructured environments. In this paper, the self-developed bipedal humanoid robot is researched, and the balance control, impedance control and gait planning are mainly studied.This paper first introduces the hardware and software architecture of the biped robot, and establishes the ADAMS and Gazebo simulation to assist in the prediction and optimization of the performance of the control algorithm, so as to reduce the risk operation of the physical robot and avoiding the potential risks. Then the forward kinematics and inverse kinematics of the biped robot are analyzed and the kinematic library KDL is introduced to simplify the kinematic operation.Stable balance control is still a challenge for biped robots. In this paper, we present two schemes for impedance adjustment when dealing with the balance. One is the fixed impedance model, which is simple and effective, but there is a problem of vibration, a filter is combined in this paper to improve the balance control effect. The other is an adaptive impedance model based on integral reinforcement learning. This method can obtain the optimal solution online by using the policy iteration without knowing the dynamic information of the system. It is a further optimization of the LQR method. Then the scheme is simulated and experimented, and the advantages and disadvantages are analyzed.Gait planning is the most basic part of robot motion control. First, a simplified five-link planar robot model is established to facilitate the study. Then, the ZMP-based polynomial fitting method is used to realize the gait planning of the robot's horizontal walking. Then the dynamic model is analyzed and the PD controller is used to simulate the motion. A new strategy of PD and RBF neural network hybrid control is proposed to reduce the tracking error during DSP. Again, the simulation results show that the scheme can reduce the tracking error.IIFinally, this paper applies the polynomial fitting method to carry on the static walking and the stairway gait planning of the physical robot of the experimental platform. In view of the particularity of the gait planning of the stairs, this paper proposes a partition fitting to realize the cooperative planning of each joint and introduces the trunk leaning forward to assist the body balance. Due to time constraints, this paper has achieved a stable walking experiment of bipedal robots, and the stair experiment is still lacking in robustness, which will be the next step of the work.Keywords: biped robot, balance control, gait planning, ADAMS simulation, reinforcement learningIII目录第一章绪论 (1)1.1 研究工作的背景与意义 (1)1.2 国内外研究历史和发展态势 (2)1.2.1双足机器人的发展现状 (2)1.2.2双足机器人平衡控制概况 (6)1.2.3机器人阻抗控制概况 (7)1.2.4双足机器人步态规划及运动控制概况 (8)1.3 本文的主要工作 (9)1.4 本论文的结构安排 (10)第二章双足机器人控制系统架构与仿真平台设计 (11)2.1 双足机器人机体结构 (11)2.2 双足机器人控制系统框架设计 (13)2.2.1硬件系统设计 (13)2.2.2控制软件设计 (15)2.3 双足机器人仿真平台的设计 (16)2.3.1机器人系统常用仿真软件 (16)2.3.2ADAMS虚拟样机建模 (17)2.3.3G AZEBO模型建立 (18)2.4 本章小结 (19)第三章双足机器人运动学建模分析 (20)3.1 双足机器人位姿的描述 (20)3.2 正向运动学求解 (21)3.3 逆运动学求解 (22)3.4 五连杆平面机器人的运动仿真 (26)3.4.1开源运动学和动力学库KDL (26)3.4.2基于KDL的双足机器人运动学仿真 (26)3.5 本章小结 (27)第四章双足机器人站姿下的平衡控制 (28)4.1 双足机器人的平衡控制策略 (28)4.2 双足机器人的踝关节平衡策略 (30)IV4.2.1基于倒立摆的固定阻抗模型 (31)4.2.2基于增强学习的自适应阻抗模型 (33)4.3 仿真结果 (38)4.3.1固定阻抗与自适应阻抗仿真结果及对比 (38)4.3.2仿真算法的进一步优化 (41)4.4 实验结果 (43)4.4.1实验设计 (43)4.4.2实验结果与分析 (44)4.5 本章小结 (47)第五章五连杆双足机器人行走步态规划及控制 (48)5.1 步态规划依据和方法 (48)5.1.1步态规划的依据 (48)5.1.2离线步态规划的方法 (49)5.2 五连杆平面机器人模型的建立 (49)5.2.1五连杆模型简介 (50)5.2.2五连杆的运动学与动力学模型 (51)5.3 五连杆机器人的步态规划 (53)5.3.1摆动腿的轨迹规划 (53)5.3.2髋关节的轨迹规划 (55)5.3.3轨迹规划展示 (56)5.4 基于PD控制器的五连杆运动控制 (57)5.4.1PD控制器设计 (58)5.4.2仿真实验结果及分析 (59)5.5 基于RBFNN的五连杆运动控制 (61)5.5.1基于动力学模型的控制分析 (61)5.5.2RBF神经网络控制器设计 (62)5.5.3仿真实验结果及分析 (64)5.6 本章小结 (65)第六章双足机器人步态规划与实验 (66)6.1 双足机器人步态规划的约束 (66)6.2 双足机器人静态行走的步态规划 (66)6.2.1步行准备阶段运动规划 (67)6.2.2周期步行阶段运动规划 (69)V6.2.3步态仿真验证 (71)6.2.4双足机器人步行实验 (73)6.3 双足机器人上楼梯的步态规划 (73)6.3.1起步阶段运动规划 (73)6.3.2上楼梯双腿支撑阶段运动规划 (74)6.3.3跨两层台阶运动规划 (75)6.3.4双足机器人上楼梯仿真及实验 (76)6.4 本章小结 (78)第七章全文总结与展望 (79)7.1 全文总结 (79)7.2 后续工作展望 (80)致谢 (81)参考文献 (82)攻读硕士学位期间取得的成果 (87)VI第一章绪论第一章绪论1.1 研究工作的背景与意义上世纪60年代初，工业机器人和自主移动机器人成为现实，为实现大规模自动化生产，降低制造成本提升产品质量做出了巨大贡献。

AGC系统的优化AGC系统的优化包括对系统的响应速度、稳定性、噪声和非线性失真的抑制，以及对系统的动态范围和功耗的优化等方面。

在本文中，我们将重点讨论AGC系统的优化方法，包括传统的控制理论方法和新兴的机器学习方法，以及它们在不同领域的应用。

AGC系统的优化需要充分理解系统的特性和性能要求。

对于无线通信系统来说，AGC系统需要在不同的信号强度条件下保持稳定的输出功率，以确保接收端能够正确解调信号。

在音频处理系统中，AGC系统需要保持音频信号的幅度范围在一定范围内，以避免信号过载或者太弱。

对于不同的应用场景，需要采用不同的优化方法。

传统的控制理论方法是优化AGC系统的重要手段之一。

PID控制器是一种经典的控制器设计方法，可以用于实现AGC系统的动态响应和稳定性。

通过调节PID控制器的参数，可以使系统的响应速度和稳定性达到最佳的平衡，从而实现AGC系统的优化。

在噪声和非线性失真抑制方面，滤波器设计和信号处理技术也可以发挥重要作用。

传统的控制理论方法在一些情况下可能存在一些局限性，比如对于复杂的非线性系统或者无法建模的系统。

在这些情况下，新兴的机器学习方法可以成为优化AGC系统的有力工具。

神经网络可以用于建模复杂的非线性系统，同时也可以实现针对系统动态范围和功耗的优化。

通过训练神经网络，可以实现AGC系统的自适应优化，从而提高系统的性能和适应性。

除了控制理论和机器学习方法之外，混合方法也可以成为AGC系统优化的一种选择。

模糊控制器结合PID控制器可以实现对系统的更精细调节，从而提高系统的性能。

在一些需要在线自适应调节的场景中，基于增强学习的方法也可以发挥重要作用。

在无线通信领域，AGC系统的优化还需要考虑到多径干扰、多用户干扰和信道衰落等因素，这就需要对AGC系统进行更加精细的优化。

基于信道状态信息（CSI）的优化方法可以根据信道的变化实时调节AGC系统，以提高系统的吞吐量和抗干扰能力。

在音频处理领域，AGC系统的优化也是非常重要的。

模糊PID控制中模糊控制规则的获取方法一、概述随着工业自动化程度的不断提高，控制系统对于精确性和鲁棒性的要求也日益增强。

传统的PID控制方法虽然在实际应用中得到了广泛运用，但在处理非线性、时变以及具有不确定性的系统时，其控制效果往往不尽如人意。

模糊PID控制作为一种结合了模糊控制理论与PID控制优点的先进控制方法，逐渐受到了人们的关注。

模糊PID控制的核心在于通过模糊控制规则对PID控制器的参数进行在线调整，以适应系统特性的变化。

而模糊控制规则的获取则是实现模糊PID控制的关键步骤之一。

一个好的模糊控制规则不仅能够提高控制系统的性能，还能够降低系统的复杂度，使其更加易于实现和维护。

模糊控制规则的获取方法主要包括基于经验的方法、基于优化的方法以及基于学习的方法等。

基于经验的方法主要依赖于专家知识或实际操作经验，虽然简单易行，但往往缺乏足够的理论依据和普适性。

基于优化的方法则通过数学优化算法来寻找最优的模糊控制规则，虽然能够得到较为精确的结果，但计算复杂度较高，且对于复杂系统的优化问题可能难以求解。

而基于学习的方法则利用机器学习或深度学习等技术，通过大量数据的学习来获取模糊控制规则，这种方法具有更强的自适应性和泛化能力，但也需要足够的数据支持。

针对模糊PID控制中模糊控制规则的获取方法进行研究，具有重要的理论意义和实际应用价值。

本文旨在探讨各种模糊控制规则获取方法的优缺点及适用范围，为模糊PID控制的实际应用提供有益的参考。

1. 模糊PID控制的基本概念及特点模糊PID控制是一种结合模糊逻辑与PID控制算法的高级控制策略。

PID控制，即比例积分微分控制，是工业控制领域中应用最为广泛的控制方法之一。

传统的PID控制方法在面对复杂、非线性或时变系统时，往往难以取得理想的控制效果。

引入模糊逻辑对PID控制进行改进和优化，以提高其适应性和控制性能，成为了一种重要的研究方向。

模糊PID控制的核心思想是利用模糊逻辑对PID控制器的三个关键参数——比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd进行动态调整。

指数变增益迭代学习控制方法优化及其应用研究指数变增益迭代学习控制方法优化及其应用研究摘要：随着机器人技术的发展，控制方法的研究也在不断提高。

指数变增益迭代学习控制方法是一种新的控制方法，具有自适应学习能力和较好的控制精度。

本文通过对指数变增益迭代学习控制方法的优化与应用进行研究，探讨了该方法在机器人控制领域的应用前景。

首先，介绍了指数变增益迭代学习控制方法的基本原理和研究现状。

然后，针对其中的一些问题提出了优化措施，包括改进学习算法、提高控制精度和减小系统误差等。

最后，通过实验证明了指数变增益迭代学习控制方法的有效性和可行性。

关键词：指数变增益，迭代学习，控制方法，优化，应用研究一、引言机器人控制是人工智能领域的重点研究领域之一，控制方法的优化能够提高机器人的智能化水平和应用范围。

目前，指数变增益迭代学习控制方法是一种新的控制方法，具有自适应学习能力和较好的控制精度，因此在机器人控制领域有广泛的应用前景。

二、指数变增益迭代学习控制方法的基本原理和研究现状指数变增益迭代学习控制方法是一种基于迭代学习的控制方法，主要通过学习控制系统的输入和输出数据来实现自适应学习和精确控制。

该方法首先根据初始误差设定一个指数增益，然后逐步减小增益值，直到系统达到稳定状态。

研究者通过改进学习算法和改善控制机制，使得迭代学习方法能够更加准确地预测和控制系统的动态演化。

三、指数变增益迭代学习控制方法的优化措施在指数变增益迭代学习控制方法的应用过程中，存在一些问题，如学习算法收敛速度较慢、控制精度不高等。

为了解决这些问题，我们提出以下优化措施：1. 改进学习算法：引入非线性学习算法来加速学习过程，如神经网络算法和遗传算法等。

这些算法能够更好地预测系统的动态演化，提高学习的效率和准确性。

2. 提高控制精度：通过优化控制机制和增加模型辨识的精确度来提高控制精度。

可以采用自适应控制方法来校正模型参数，以降低系统误差。

3. 减小系统误差：通过减小系统误差来提高控制效果。

国家信息安全⽔平考试NISP⼀级模拟题（15）NISP⼀级单选题（最新） (每⼩题2分，本题共50个⼩题，共100分，60分及格)12分聚焦⽹络爬⾍指选择性地爬⾏与预先定义好的主题相关的⽹页。

以下属于常⽤的聚焦爬⾍爬⾏策略的是（）A.基于内容评价的爬⾏策略；B.基于链接结构评价的爬⾏策略；C.基于增强学习的爬⾏策略；D.以上都是正确答案是：D 你的答案是：D 此题得分：222分⽹络爬⾍按照系统结构和实现技术可分为多种类型，其中对已下载⽹页采取增量式更新和只爬取新产⽣的或者已经发⽣变化⽹页的爬⾍属于（）A.增量式⽹络爬⾍；B.聚焦⽹络爬⾍；C.通⽤⽹络爬⾍；D.以上都不正确正确答案是：A 你的答案是：D 此题得分：032分⽹络爬⾍是搜索引擎的重要组成部分，但⽹络爬⾍也带来了⼀定的安全风险。

爬⾍被⾮法利⽤可能带来的危害包括（）A.核⼼⽂本被爬；B.注册⽤户被扫描；C.影响正常⽤户的访问；D.以上都是正确答案是：D 你的答案是：D 此题得分：242分弱⼝令是⼀种危害性较⼤的安全漏洞，以下不属于针对弱⼝令攻击⽅法的是（）A.穷举攻击；B.跨站脚本攻击；C.社会⼯程学攻击；D.直接破解系统的⼝令⽂件正确答案是：B 你的答案是：C 此题得分：052分分布式拒绝服务（DDoS）攻击是指攻击者利⽤分布式的客户端，向服务提供者发起⼤量请求，消耗或者长时间占⽤⼤量资源，从⽽使合法⽤户⽆法正常服务。

DDoS攻击主要表现出的特点不包括（）A.攻击特征⾮常明显；B.攻击很容易防御；C.攻击由多个服务器同时发起；D.难以追踪真正的攻击发起者正确答案是：B 你的答案是：B 此题得分：262分分布式拒绝服务（DDoS）攻击具有多种分类标准。

其中根据攻击消耗⽬标资源特点，可将DDoS分为三类，下列选项中不属于此三类的是（）A.攻击⽹络带宽资源；B.攻击系统资源；C.攻击应⽤资源；D.SQL注⼊攻击正确答案是：D 你的答案是：D 此题得分：272分传输控制协议（TCP）是⼀种⾯向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，但其仍然存在着安全漏洞易被攻击者利⽤。

多自由度机械系统的动力学建模与控制随着科技的进步和人类对于机械系统日益增强的需求，多自由度机械系统的研究和应用变得越来越重要。

多自由度机械系统，顾名思义，指的是具有多个自由度的机械系统，即具备多个独立运动的能力。

在现实生活中，我们可以看到许多例子，如机器人、汽车引擎、航天器等。

这些机械系统的动力学建模与控制是确保其正常运行和性能优化的关键。

动力学建模是多自由度机械系统研究的第一步。

它是通过数学方法将机械系统的运动方程与物理参数相联系，以便后续的建模和控制分析。

在理论上，通过牛顿运动定律可以得到机械系统的运动方程。

然而，对于复杂的多自由度机械系统，这种方法往往会导致非常复杂的微分方程组，难以直接求解。

因此，研究人员通常使用拉格朗日或哈密顿力学等方法来简化模型。

在动力学建模中，一个关键的问题是确定机械系统的自由度数目。

自由度是指系统的独立运动能力，它可以用变量的数量来度量。

对于一个简单的单自由度机械系统，如一个简谐振子，自由度即为1。

但对于复杂的多自由度机械系统，如机器人的各关节，自由度可能会非常多。

确定自由度的数目可以帮助我们更好地理解系统的运动特性和性能。

确定了机械系统的自由度数目后，我们需要确定系统的广义坐标，以便对其进行建模。

广义坐标是描述系统状态和运动的变量，它们可以是位置、速度或其他与系统运动相关的变量。

通过选择适当的广义坐标，我们可以简化系统的运动方程，使得建模和控制更加方便。

除了动力学建模，控制是多自由度机械系统研究的另一个重要方面。

控制的目标是通过对系统施加输入信号来实现预期的输出响应。

对于多自由度机械系统，控制是一个更加困难的任务，因为系统的复杂性和非线性。

然而，通过合理的控制策略和技术，我们可以实现对多自由度机械系统的精确控制。

在实际应用中，控制多自由度机械系统的一种常用方法是采用迭代学习控制算法。

迭代学习控制算法是一种基于模型无关的自适应控制方法，它通过反复迭代来不断调整控制输入，以实现系统的稳定和性能优化。