摘要
本申请提供了一种基于库普曼模型的机器人控制方法、装置及机器人。本申请的方法应用于机器人中的控制器(部署有库普曼模型和控制模型),方法包括:获取机器人在当前时刻的第一运动状态数据和控制目标;将第一运动状态数据输入库普曼模型,得到机器人在下一时刻的第二运动状态数据,库普曼模型中各参数的值是根据所述机器人在多个不同运行环境中的运行结果确定的,运行环境包括非仿真类的运行环境,各参数中包括目标参数,各目标参数在各运行环境中的重要程度均大于预设程度;将第一运动状态数据、第二运动状态数据以及控制目标输入控制模型,得到机器人在下一时刻的控制指令;执行控制指令。本申请可显著提升对机器人的控制精度。
技术关键词
机器人控制方法
虚拟工作环境
参数
运动
数据
机器人控制装置
编码模块
网络结构
控制器
仿真器
处理器
矩阵
存储器
控制模块
算法
元素
系统为您推荐了相关专利信息
机器学习辅助
预测评估方法
传感器
构建卷积神经网络
主成分分析法
参数反演方法
多源监测数据
深度学习模型优化
物理
边坡土体
近视防控方法
时间序列特征
深度强化学习算法
特征值
强化学习环境
蒙哥马利模乘器
模幂运算装置
数据处理方法
逻辑
密码算法
仿真测试方法
声学特征
频谱特征
语音识别系统
动态