摘要
本发明公开了一种光伏清扫机器人的姿态调整方法及系统,涉及智能控制技术领域,包括,利用运动学特性的姿态预测方法,生成光伏清扫机器人在未来时域内的姿态变化序列;根据姿态变化序列和控制能耗,采用滚动时域优化算法构建并求解优化目标函数,生成控制量序列;利用深度强化学习方法评估控制量序列的历史控制效果,并调整控制量的增益参数,生成控制增益调整向量;将控制增益调整向量与控制量序列进行加权融合,调节控制响应强度,生成控制指令集。本发明通过构建包含姿态误差与能耗代价的优化目标函数,并采用滚动时域优化算法在线求解,实现了姿态精度与能耗控制的协同优化。
技术关键词
光伏清扫机器人
滚动时域优化算法
深度强化学习方法
姿态预测方法
卡尔曼滤波方法
高精度姿态
序列
驱动执行机构
姿态偏差
多源融合
关节
生成姿态数据
低通滤波方法
数据采集模块
数据分析方法
智能控制技术
能耗
加权方法
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可移动基站
巡检系统
图像处理算法
机器学习技术
巡检数据
智能采集方法
计算方法
深度强化学习模型
传感器节点
数据采集频率
RGB彩色图像
点云
惯性里程计
多源异构信息融合
扩展卡尔曼滤波方法
卫星系统
地面监测站
精密定位方法
精密钟差
协议
唤醒控制方法
药物
反馈控制策略
患者恢复
遗传算法优化