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摘要：本申请涉及一种基于策略迭代求解的机器人数据驱动控制方法和装置。所述方法包括：根据待优化的线性增益矩阵和升维特征函数，构建机器人动力学模型的控制策略；所述升维特征函数是在Koopman算子框架中将机器人的原始状态空间映射到高维特征空间，以此将控制策略的非线性优化问题转化为高维线性优化问题，在线性空间中，定义Q函数，通过Q函数转化，以数据驱动方式使用的数据样本迭代计算矩阵的更新值，计算所述线性增益矩阵，以此得到机器人动力学模型的控制策略。采用本方法能够避免引入模型误差，能够计算更优的控制策略。
主权项：1.一种基于策略迭代求解的机器人数据驱动控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据待优化的线性增益矩阵K和升维特征函数，构建机器人动力学模型的控制策略；所述升维特征函数是在Koopman算子框架中将机器人的原始状态空间映射到高维特征空间，以此将控制策略的非线性优化问题转化为高维线性优化问题；将控制策略u的非线性优化问题转化为高维线性优化问题为： 其中，，，；所述高维线性优化问题满足高维下的模型约束为： 表示的下一个状态，和均表示模型误差，均为求解所述高维特征空间的模型参数；在线性空间中，定义Q函数为： 其中，，表示所述升维特征函数的简化表示，，为模型误差，表示折扣因子，表示状态值函数，k表示离散时间指针；根据所述Q函数，定义，其中，，表示升维特征函数的空间维度，表示控制策略的维度，是与相关的矩阵的向量化；以数据驱动方式使用的数据样本迭代计算矩阵的更新值，计算所述线性增益矩阵K，以此得到机器人动力学模型的控制策略u；以数据驱动方式使用的数据样本迭代计算矩阵的更新值，计算所述线性增益矩阵K，包括：定义；在第i+1次迭代时，通过最小二乘法计算的更新值为： 使用所述的数据样本迭代计算矩阵的更新值，计算所述线性增益矩阵。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于策略迭代求解的机器人数据驱动控制方法和装置
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