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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點(diǎn)，為把我國(guó)建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國(guó)作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國(guó)科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)、面向國(guó)家重大需求、面向人民生命健康，率先實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國(guó)家創(chuàng)新人才高地，率先建成國(guó)家高水平科技智庫(kù)，率先建設(shè)國(guó)際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國(guó)科學(xué)院辦院方針

首頁(yè) > 科研進(jìn)展

深圳先進(jìn)院提出基于寬度學(xué)習(xí)的微型機(jī)器人智能軌跡追蹤方法

2021-11-10 深圳先進(jìn)技術(shù)研究院

【字體：大中小】

語(yǔ)音播報(bào)

　　可以在低雷諾數(shù)的流體環(huán)境作業(yè)的螺旋形微型機(jī)器人由于尺度很小，可以輕松在復(fù)雜狹小的空間作業(yè)，在靶向治療上有非常大的應(yīng)用潛力。然而，受系統(tǒng)強(qiáng)非線性、給定軌跡多樣性的影響，如何實(shí)現(xiàn)微型機(jī)器人的精準(zhǔn)軌跡追蹤的同時(shí)又能避免頻繁的控制器調(diào)整，是十分具有挑戰(zhàn)的工作。基于人工智能的學(xué)習(xí)算法對(duì)于解決以上問題有著突出優(yōu)勢(shì)。寬度學(xué)習(xí)算法自2017年被提出后，主要應(yīng)用在圖像處理、特征辨識(shí)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，其模型相比于傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，在保證一定精度的同時(shí)，具有快速、簡(jiǎn)潔、支持增量式在線模型更新的突出優(yōu)點(diǎn)。因此，寬度學(xué)習(xí)非常適合解決微型機(jī)器人復(fù)雜軌跡追蹤中目標(biāo)軌跡的多變性，而且其增量式更新方法有望避免控制器頻繁調(diào)整。

　　研究團(tuán)隊(duì)建立了以寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主體的追蹤控制器結(jié)構(gòu)；構(gòu)造了適用于螺旋形微型機(jī)器人軌跡跟蹤系統(tǒng)的李雅普諾夫函數(shù)，推導(dǎo)出能夠保障追蹤穩(wěn)定性的控制器參數(shù)約束條件；將多條不同追蹤軌跡作為示教數(shù)據(jù)，開發(fā)了基于寬度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練算法，自動(dòng)解算控制器參數(shù)。

　　通過仿真及實(shí)驗(yàn)，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，基于寬度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練算法具有訓(xùn)練快速的特點(diǎn)，訓(xùn)練時(shí)間只需6秒左右，較深度學(xué)習(xí)方法具有一定優(yōu)勢(shì)；訓(xùn)練后的控制器可以追蹤不同形狀、速度的軌跡，追蹤精度優(yōu)于課題組前期采用的非線性滑模控制以及同樣訓(xùn)練快速的超限學(xué)習(xí)方法；另外，寬度學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法具有增量式擴(kuò)展功能，當(dāng)加入新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，可以實(shí)現(xiàn)控制器的快速調(diào)整，改進(jìn)追蹤效果。該研究成果不僅為微型機(jī)器人軌跡追蹤控制提供了新理論，而且為機(jī)器學(xué)習(xí)與微型機(jī)器人技術(shù)的有機(jī)融合提供了新思路，有望推動(dòng)寬度學(xué)習(xí)在微型機(jī)器人方面的應(yīng)用。

　　該系列研究工作得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、廣東省、中科院青促會(huì)、深圳市等的資助。

　　論文鏈接

　　近日，中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院集成所智能仿生研究中心副研究員徐升和研究員徐天添研究團(tuán)隊(duì)合作，將寬度學(xué)習(xí)算法成功應(yīng)用于微型機(jī)器人軌跡追蹤控制中，將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思想用于微型機(jī)器人控制器設(shè)計(jì)，由示教訓(xùn)練替換復(fù)雜調(diào)參，并推導(dǎo)訓(xùn)練算法參數(shù)約束以保障穩(wěn)定性能，極大提升了微型機(jī)器人軌跡追蹤的準(zhǔn)確性及控制器的靈活調(diào)整能力。研究成果發(fā)表在人工智能領(lǐng)域期刊IEEE Transactions on Cybernetics上。
　　可以在低雷諾數(shù)的流體環(huán)境作業(yè)的螺旋形微型機(jī)器人由于尺度很小，可以輕松在復(fù)雜狹小的空間作業(yè)，在靶向治療上有非常大的應(yīng)用潛力。然而，受系統(tǒng)強(qiáng)非線性、給定軌跡多樣性的影響，如何實(shí)現(xiàn)微型機(jī)器人的精準(zhǔn)軌跡追蹤的同時(shí)又能避免頻繁的控制器調(diào)整，是十分具有挑戰(zhàn)的工作?；谌斯ぶ悄艿膶W(xué)習(xí)算法對(duì)于解決以上問題有著突出優(yōu)勢(shì)。寬度學(xué)習(xí)算法自2017年被提出后，主要應(yīng)用在圖像處理、特征辨識(shí)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，其模型相比于傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，在保證一定精度的同時(shí)，具有快速、簡(jiǎn)潔、支持增量式在線模型更新的突出優(yōu)點(diǎn)。因此，寬度學(xué)習(xí)非常適合解決微型機(jī)器人復(fù)雜軌跡追蹤中目標(biāo)軌跡的多變性，而且其增量式更新方法有望避免控制器頻繁調(diào)整。
　　研究團(tuán)隊(duì)建立了以寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主體的追蹤控制器結(jié)構(gòu)；構(gòu)造了適用于螺旋形微型機(jī)器人軌跡跟蹤系統(tǒng)的李雅普諾夫函數(shù)，推導(dǎo)出能夠保障追蹤穩(wěn)定性的控制器參數(shù)約束條件；將多條不同追蹤軌跡作為示教數(shù)據(jù)，開發(fā)了基于寬度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練算法，自動(dòng)解算控制器參數(shù)。
　　通過仿真及實(shí)驗(yàn)，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，基于寬度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練算法具有訓(xùn)練快速的特點(diǎn)，訓(xùn)練時(shí)間只需6秒左右，較深度學(xué)習(xí)方法具有一定優(yōu)勢(shì)；訓(xùn)練后的控制器可以追蹤不同形狀、速度的軌跡，追蹤精度優(yōu)于課題組前期采用的非線性滑模控制以及同樣訓(xùn)練快速的超限學(xué)習(xí)方法；另外，寬度學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法具有增量式擴(kuò)展功能，當(dāng)加入新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，可以實(shí)現(xiàn)控制器的快速調(diào)整，改進(jìn)追蹤效果。該研究成果不僅為微型機(jī)器人軌跡追蹤控制提供了新理論，而且為機(jī)器學(xué)習(xí)與微型機(jī)器人技術(shù)的有機(jī)融合提供了新思路，有望推動(dòng)寬度學(xué)習(xí)在微型機(jī)器人方面的應(yīng)用。
　　該系列研究工作得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、廣東省、中科院青促會(huì)、深圳市等的資助。
　　論文鏈接
　　

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