Control adaptable proporcional integral robusto de un manipulador robótico incierto basado en Deep Deterministic Policy Gradient
Autores: Lu, Puwei; Huang, Wenkai; Xiao, Junlong; Zhou, Fobao; Hu, Wei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Control adaptable proporcional integral robusto de un manipulador robótico incierto basado en Deep Deterministic Policy Gradient
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Adaptativo
Proporcional integral robusto
DDPGPIR
Manipulador robótico de n eslabones
Incertidumbre
Perturbación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Se propone un método de control robusto proporcional integral adaptativo (PIR) basado en el gradiente de política determinista profunda (DDPGPIR) para sistemas de manipuladores robóticos de n eslabones con incertidumbre en el modelo y perturbaciones externas variables en el tiempo.
Descripción
Se propone un método de control robusto proporcional integral adaptativo (PIR) basado en el gradiente de política determinista profunda (DDPGPIR) para sistemas de manipuladores robóticos de n eslabones con incertidumbre en el modelo y perturbaciones externas variables en el tiempo.