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公开(公告)号:CN118131628B
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202410278022.8
申请日:2024-03-12
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一一种基于多目标点信息融合的移动机器人跟踪控制方法,属于智能车自动驾驶技术领域。解决了传统轨迹跟踪方法建模精度低的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:S1、基于移动机器人的运动学模型对强化学习的动作空间进行建模,对移动机器人转向空间的精确建模;S2、设计了融合多目标点信息的奖励函数;S3、在Q‑learning框架下,利用在线强化学习方法对Bellman最优方程进行求解;S4、设计了移动机器人最优轨迹跟踪控制策略,在仿真环境进行算法仿真和数据对比,验证所提出算法的优越性及其可行性。本发明的有益效果为:提高了强化学习算法的计算效率,提升了移动机器人轨迹跟踪控制的精度。
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公开(公告)号:CN116271738A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310307820.4
申请日:2023-03-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种由智能拳击手套以及智能沙袋组成的拳击训练装置,智能拳击手套在手腕部安装有电路板,电路板上设置有电阻‑电压转换模块、电压‑压力拟合模块、蓝牙传输模块、嵌入式Wi‑Fi模块和CPU处理器。拳击手套通过蓝牙传输模块和嵌入式Wi‑Fi模块与电脑连接。智能沙袋提供基于open pose技术的辅助训练者矫正拳击动作的反馈设备。沙袋上有基于open pose的深度摄像头可观测到拳击手的出拳姿势,在支架上显示器显示出拳击手的出拳次数和力度,并显示出open pose绘出的人体图像。拳击手站在指定位置上,支架上有可根据拳击手身高调节高度的把手。本发明可以用合理结构搜集运动员的数据,将速度与力量的训练姿态、速度、力量、功率等核心能力技术数字化,指导科学化训练。
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公开(公告)号:CN118131628A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410278022.8
申请日:2024-03-12
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一一种基于多目标点信息融合的移动机器人跟踪控制方法,属于智能车自动驾驶技术领域。解决了传统轨迹跟踪方法建模精度低的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:S1、基于移动机器人的运动学模型对强化学习的动作空间进行建模,对移动机器人转向空间的精确建模;S2、设计了融合多目标点信息的奖励函数;S3、在Q‑learning框架下,利用在线强化学习方法对Bellman最优方程进行求解;S4、设计了移动机器人最优轨迹跟踪控制策略,在仿真环境进行算法仿真和数据对比,验证所提出算法的优越性及其可行性。本发明的有益效果为:提高了强化学习算法的计算效率,提升了移动机器人轨迹跟踪控制的精度。
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