本文選題：爬壁機(jī)器人 + 下位機(jī)��； 參考：《電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)》2017年09期

【摘要】：針對(duì)人工船舶除銹的效率低、危險(xiǎn)性高、成本高等問(wèn)題,研制出爬壁機(jī)器人進(jìn)行船舶除銹。采用了上、下位機(jī)的分布式控制方案,對(duì)基于ARM-Linux的爬壁機(jī)器人控制器進(jìn)行研究,包括遙感器、比較器及其組成電路。通過(guò)引用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法Q-Leaning算法,實(shí)現(xiàn)了爬壁機(jī)器人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)循跡,改進(jìn)了傳統(tǒng)PID等算法無(wú)法針對(duì)環(huán)境進(jìn)行最優(yōu)化動(dòng)作策略選擇的缺點(diǎn),提高爬壁機(jī)器人在不同環(huán)境下循跡的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于ARM-Linux的爬壁機(jī)器人控制系統(tǒng)性能較好,可以滿足控制器要求。
[Abstract]:Aiming at the problems of low efficiency, high risk and high cost, a wall climbing robot is developed to remove rust from ships. Based on the distributed control scheme of upper and lower computer, the controller of climbing robot based on ARM-Linux is studied, including remote sensor, comparator and its composing circuit. By quoting the reinforcement learning algorithm Q-Leaning algorithm, the reinforcement learning track of the climbing robot is realized, and the shortcomings of the traditional pid algorithm which can not choose the optimal action strategy for the environment are improved. Improve the tracking accuracy of the climbing robot in different environments. The experimental results show that the control system of the climbing robot based on ARM-Linux has good performance and can meet the requirements of the controller.
【作者單位】： 天津理工大學(xué)電氣電子工程學(xué)院天津市復(fù)雜系統(tǒng)控制理論及應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津廣播電視臺(tái)傳輸發(fā)射部;
【基金】：天津市科技支撐重大科技工程專(zhuān)項(xiàng)基金(14ZCDGSF00028) 天津市高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)培養(yǎng)計(jì)劃(TD12-5015)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：1988280