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公开(公告)号：CN117411442A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311349618.4
申请日：2023-10-18
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的PA非线性预失真补偿的方法及系统，包括：通过替换和二阶泰勒展开处理得到目标函数Y(d)；将目标函数Y(d)进行优化和处理后得到最终目标函数 通过求解和训练得到PA非线性预测曲线；提前预判PA功放失真，消除PA非线性。优化了回归预测中的损失函数，提高了精确度，降低了算法复杂度，并采用正则项简化模型，避免过拟合，这不仅提升了数字预失真(DPD)计算精确度，而且简化了PA模型。
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公开(公告)号：CN114559439B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210452186.9
申请日：2022-04-27
Applicant: 南通科美自动化科技有限公司 , 上海应用技术大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本说明书实施例提供一种移动机器人智能避障控制方法，搭建具有感知层、网络层和应用层的避障系统，通过所述感知层实时收集机器人传感器采集的运动实况信息，并识别碰撞风险，当识别到碰撞风险后将运动实况信息传递至网络层，通过网络层中预先构建的鲸群融合学习模型以迭代的方式为所述运动实况生成动作策略并进行目标决策，迭代至预设条件后输出最优的动作策略，通过所述应用层按照所述最优的动作策略生成控制指令进行避障。通过在识别碰撞风险后利用鲸群融合学习模型以迭代的方式为所述运动实况生成动作策略并进行目标决策，能够得到全局最优的动作策略，按照这种最优的动作策略进行避障，能提高移动的稳定性和效率。
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公开(公告)号：CN114559439A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210452186.9
申请日：2022-04-27
Applicant: 南通科美自动化科技有限公司 , 上海应用技术大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本说明书实施例提供一种移动机器人智能避障控制方法，搭建具有感知层、网络层和应用层的避障系统，通过所述感知层实时收集机器人传感器采集的运动实况信息，并识别碰撞风险，当识别到碰撞风险后将运动实况信息传递至网络层，通过网络层中预先构建的鲸群融合学习模型以迭代的方式为所述运动实况生成动作策略并进行目标决策，迭代至预设条件后输出最优的动作策略，通过所述应用层按照所述最优的动作策略生成控制指令进行避障。通过在识别碰撞风险后利用鲸群融合学习模型以迭代的方式为所述运动实况生成动作策略并进行目标决策，能够得到全局最优的动作策略，按照这种最优的动作策略进行避障，能提高移动的稳定性和效率。
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