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
系统为您推荐了相关专利信息
预测模型构建方法
姿态预测方法
参数
盾构机姿态
遗传算法
决策方法
工业控制系统
工控系统
深度强化学习方法
收集训练数据
带缆水下机器人
机器人状态信息
强化学习模型
表面涂层
船体
电源系统故障
轴承故障诊断
车辆故障诊断方法
自然语言文本
意图识别