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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.4 No.6
- 발행연도
- 2006.12
- 수록면
- 725 - 735 (11page)
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This paper deals with the problem of self-learning cooperative motion control for the pushing task of a humanoid robot in the sagittal plane. A model with 27 linked rigid bodies is developed to simulate the system dynamics. A simple genetic algorithm (SGA) is used to find the cooperative motion, which is to minimize the total energy consumption for the entire humanoid robot body. And the multi-layer neural network based on backpropagation (BP) is also constructed and applied to generalize parameters, which are obtained from the optimization procedure by SGA, in order to control the system.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. NUMERICAL MODELING
3. FORMULATION OF OPTIMIZATION
4. OPTIMIZATION USING GENETIC ALGORITHM
5. RESULTS OF SIMULATED EVOLUTION
6. MULTI-LAYER PERCEPTRON
7. CONCLUSIONS
REFERENCES
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