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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明属于强化学习和最优控制技术领域，具体公开了一种基于强化学习的全向小车轨迹跟踪最优控制方法，包括以下步骤：建立全向小车的轨迹运动学模型和动力学模型；基于全向小车的轨迹运动学模型和动力学模型，设计基于神经网络求解的全向小车轨迹跟踪最优控制算法；基于全向小车的轨迹跟踪最优控制算法和持续激励条件，分析全向小车系统的一致最终有界稳定性，完成基于强化学习的全向小车轨迹跟踪最优控制方法。本发明解决了传统控制算法对HJB方程求解困难的问题，并解除了初始控制策略须为容许控制的条件限制，实现了对全向小车轨迹跟踪的最优控制。
主权项：1.一种基于强化学习的全向小车轨迹跟踪最优控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.建立全向小车的轨迹运动学模型和动力学模型；S2.基于全向小车的轨迹运动学模型和动力学模型，设计基于神经网络求解的全向小车轨迹跟踪最优控制算法；S3.基于全向小车的轨迹跟踪最优控制算法和持续激励条件，分析全向小车系统的一致最终有界稳定性，完成基于强化学习的全向小车轨迹跟踪最优控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于强化学习的全向小车轨迹跟踪最优控制方法
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