迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）应用在重复任务下， 比如工业机器人一直重复的取放动作 （pick and place）。 ILC属于前馈控制，可以理解为有自我更新（或学习）能力的一种特殊前馈控制, 目的是通过记录学习前面任务的追踪误差（tracking error）来减少后面接下来的追踪误差（track
迭代学习控制(ILC)基于这样一个概念,即多次执行相同任务的系统的性能可以通过从以前的执行(试验、迭代、通过)中学习来改进。例如,一个篮球运动员在一个固定的位置罚球可以通过 反复练习来提高他或她的得分能力。…
学习律: uk 1(t) L(uk (t), ek (t)) 基本原理 输入变量(控 制量) 输出变量 期望轨迹 误差 通过对被控系统进行控制尝试,以输出信号与给定目标的偏差修正不理想的控制信号, 使得系统的跟踪性能得以提高。新的控制量存入存储器,刷新旧控制量;在施加控制时,需从 存储器中取出控制量。可以看到迭代学习控制算...
它的研究对诸如机器人那样有着非线性、 强耦合、难以建模又需要高精度轨迹控制的 场合是非常有意义的。 5/51 6.1 迭代学习控制 6.1.1 迭代学习控制的基本思想 6.1.2 线性时变系统的迭代学习控制 6.1.3 一类非线性动态系统的迭代学习控制 6.1.4 多关节机械手的迭代学习控制 6.1.5 迭代学习控制面临的挑战 6/...
迭代学习控制的任务:给出系统当前输入和输出,确定下一个期望输入是的系统的实际输出收 敛于期望值。 迭代控制与最优控制区别:最优控制根据系统模型计算最优输入,而迭代控制通过先前试验获 得最好输入。 迭代控制与自适应控制区别:迭代控制算法是在每一次试验后离线实现的,而自适应控制算法 是在线的,计算量大。) ...
1、迭代学习控制1、前言迭代学习控制(Iterative Learning Control,简称ILC)是指不断重复一个 同样的轨迹的控制尝试,并以此修正控制律,以得到非常好的控制效果的控制方 法1。迭代学习控制是学习控制的一个重要分支,是一种新型学习控制策略。它 通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入,以...
迭代学习控制是一种通过学习过往迭代中积累的误差信息来改进控制策略的前馈方法。以下是关于ILC的详细解答：ILC的核心思想：误差补偿：ILC在每次迭代后更新前馈轨迹，以适应系统模型和控制律之间的误差。前馈控制：通过直接补偿误差，使轨迹在开环情况下就能完美跟踪目标，相较于反馈控制，通常能提供更低的延迟...
PID 迭代学习控制律表示为 . 1 (7) uk 1 t uk t ek t ek t ek t dt 0 式中, , , 为学习增益矩阵。算法中的误差信息使用称为开环迭代学习 控制, 如果使用则称为闭环迭代学习控制,如果同时使用...
迭代学习控制适合于具有重复运动性质的被控对象，通过迭代修迭代学习控制适合于具有重复运动性质的被控对象，正达到某种控制目标的改善。迭代学习控制方法不依赖于系统的精确正达到某种控制目标的改善。数学模型，能在给定的时间范围内,以非常简单的算法实现不确定性数学模型，能在给定的时间范围内以非常简单的算法实现不...
迭代学习控制ILQ 案例分析 动机 在轨迹优化中,我们总是基于一个假设的系统模型并基于此做优化,但是,但实际模型与优化过程中的系统模型是存在误差时会怎样呢?在这种时候在轨迹优化阶段我们显然得到的不是一个实际的局部最优点(not good enough),那么如何处理这种情况呢?