迭代学习控制的回顾与展望
刘慧, 许晓鸣, 张仲俊
上海交通大学自动控制系200030
ITERATIVE LEARNING CONTROL A SURVEY
LIU Hui, XU Xiaoming, ZHANG Zhongjun
Department of Automation, Shanghai Jiaotong University, 200030
全文:
PDF
(694 KB)
HTML
( )
输出: BibTeX | EndNote (RIS)
引用本文:
刘慧, 许晓鸣, 张仲俊. 迭代学习控制的回顾与展望[J]. 机器人, 1996, 18(6): 374-382..
LIU Hui, XU Xiaoming, ZHANG Zhongjun. ITERATIVE LEARNING CONTROL A SURVEY. ROBOT, 1996, 18(6): 374-382..
摘要 本文综述了迭代学习控制和神经网络学习控制的研究概况,并对其存在的问题和发展趋势作了讨论.
关键词 :
学习控制 ,
迭代控制 ,
重复控制 ,
神经网络
Abstract :The recent study on the iterative learning control and neural network learning control is overviewed. The problem and future tendency are also discussed.
Key words :
Learning control
iterative control
repetitive control
neural network
收稿日期: 1995-10-19
通讯作者:
刘慧:女,27岁,博士生.研究领域:机器人控制,神经网络在控制中的应用. 许晓鸣:男,38岁,教授,博士生导师.研究领域:智能控制及其在工业过程中的应用.
[1]
张晋, 唐进, 尹建芹. 面向人体动作预测的对称残差网络 [J]. 机器人, 2022, 44(3): 291-298.
[2]
杨天昊, 李云开, 王雅昕, 孟庆浩. 服务机器人的触觉手势识别 [J]. 机器人, 2022, 44(3): 310-320.
[3]
李陇南, 黄攀峰, 马志强. 基于时变输出约束的机器人遥操作有限时间控制方法 [J]. 机器人, 2022, 44(1): 19-34,44.
[4]
赵俊宇, 张平, 李方, 陈昕叶. 面向制造环境的工业机器人节能轨迹规划 [J]. 机器人, 2021, 43(6): 653-663.
[5]
余慧瑾, 方勇纯, 韦知辛. 基于多传感融合的自主发育网络场景识别方法 [J]. 机器人, 2021, 43(6): 706-714.
[6]
苗青, 孙晨阳, 张明明, 褚开亚. 基于任务表现的机器人辅助康复自适应控制策略 [J]. 机器人, 2021, 43(5): 539-546,556.
[7]
孙平, 单芮, 王硕玉. 人机不确定条件下康复步行训练机器人的部分记忆迭代学习限速控制 [J]. 机器人, 2021, 43(4): 502-512.
[8]
陈宗海, 裴浩渊, 王纪凯, 戴德云. 基于单目相机的视觉重定位方法综述 [J]. 机器人, 2021, 43(3): 373-384.
[9]
黄沿江, 陈锴彬, 王恺, 杨丽新, 张宪民. 基于人体手臂运动意图反馈的人机顺应协作 [J]. 机器人, 2021, 43(2): 148-155.
[10]
杨超, 张铭钧, 吴珍臻, 张志强, 姚峰. 作业型水下机器人纵、横倾姿态自适应区域控制方法 [J]. 机器人, 2021, 43(2): 224-233.
[11]
张玉明, 吴青聪, 陈柏, 吴洪涛, 刘焕瑞. 下肢软质康复外骨骼机器人的模糊神经网络阻抗控制 [J]. 机器人, 2020, 42(4): 477-484,493.
[12]
张阳阳, 黄英, 刘月, 刘彩霞, 刘平, 张玉刚. 基于多传感器信息融合的人类抓握特征学习及物体识别 [J]. 机器人, 2020, 42(3): 267-277.
[13]
白云飞, 张奇峰, 范云龙, 范云龙, 田启岩, 唐元贵, 张艾群. 基于能耗优化的深海电动机械臂轨迹规划 [J]. 机器人, 2020, 42(3): 301-308.
[14]
张易, 项志宇, 乔程昱, 陈舒雅. 基于3维点云鸟瞰图的高精度实时目标检测 [J]. 机器人, 2020, 42(2): 148-156.
[15]
马璐, 刘成菊, 林立民, 徐斌辰, 陈启军. 基于AM-RPPO的双足机器人适应性行走控制算法 [J]. 机器人, 2019, 41(6): 731-741.