本文選題：爬壁機器人 + 下位機�。� 參考：《電子測量與儀器學報》2017年09期

【摘要】：針對人工船舶除銹的效率低、危險性高、成本高等問題,研制出爬壁機器人進行船舶除銹。采用了上、下位機的分布式控制方案,對基于ARM-Linux的爬壁機器人控制器進行研究,包括遙感器、比較器及其組成電路。通過引用強化學習算法Q-Leaning算法,實現了爬壁機器人的強化學習循跡,改進了傳統(tǒng)PID等算法無法針對環(huán)境進行最優(yōu)化動作策略選擇的缺點,提高爬壁機器人在不同環(huán)境下循跡的準確性。實驗結果表明,基于ARM-Linux的爬壁機器人控制系統(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】： 天津理工大學電氣電子工程學院天津市復雜系統(tǒng)控制理論及應用重點實驗室;天津廣播電視臺傳輸發(fā)射部;
【基金】：天津市科技支撐重大科技工程專項基金(14ZCDGSF00028) 天津市高等學校創(chuàng)新團隊培養(yǎng)計劃(TD12-5015)資助項目
【分類號】：TP242

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本文編號：1988280