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基于PSO蛇形机器人CPG控制模型参数的优化 被引量:2
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作者 魏武 朱红山 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第8期2813-2816,共4页
针对蛇形机器人链式CPG(central pattern generator)复杂模型,提出了采用粒子群算法(particle swarm optimization)优化CPG控制模型参数,用来解决CPG参数整定效率低、效果不理想的问题,然后结合Webots机器人仿真软件,实现了PSO算法优化... 针对蛇形机器人链式CPG(central pattern generator)复杂模型,提出了采用粒子群算法(particle swarm optimization)优化CPG控制模型参数,用来解决CPG参数整定效率低、效果不理想的问题,然后结合Webots机器人仿真软件,实现了PSO算法优化蛇形机器人CPG控制模型参数。最后利用Webots仿真软件,通过实验仿真与遗传算法的结果相对比,证实了PSO算法的优越性,为蛇形机器人的运动步态转换提供好的基础。 展开更多
关键词 粒子群算法 蛇形机器人 中央模式控制器 Webots仿真 模型参数
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