CTRNN 与 BPTT 算法的实时实现以在线学习双足机器人平衡：基于站立姿态的实验
机器人学
2020-11-16 v1
摘要
本文描述了关于连续时间循环神经网络（CTRNN）与动态时间反向传播（BPTT）算法在在线学习控制律方面实时实现的实验结果。实验用于控制双足机器人原型在站立姿态下的平衡。神经控制器经训练通过控制躯干关节运动来补偿外部扰动。算法被嵌入机器人的实时电子单元中。在线学习实现被详细呈现。关于学习行为与控制性能的结果展示了所提方法的优势与效率。
引用
@article{arxiv.2011.06910,
title = {Real time implementation of CTRNN and BPTT algorithm to learn on-line biped robot balance: Experiments on the standing posture},
author = {Patrick Henaff and Vincent Scesa and Fethi Ben Ouezdou and Olivier Bruneau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.06910},
year = {2020}
}