Resumen

Este trabajo presenta un esquema de control de seguimiento de movimiento/fuerza basado en el aprendizaje adaptativo por refuerzo (ARL) que consiste en la ley de control dinmico de movimiento ptimo y el esquema de control de fuerza para sistemas multimanipulador. Especficamente, se emplea un nuevo trmino adicional y un vector de estado apropiado en el diseo de la tcnica ARL para sistemas dinmicos variables en el tiempo con algoritmo actor/crtico online que se establece minimizando el error de Bellman al cuadrado. Adems, la ley de control de fuerza se disea despus de obtener el clculo del coeficiente de fuerza de restriccin mediante la matriz pseudoinversa de MoorePenrose. La eficacia de seguimiento del control ptimo basado en ARL se verifica en el sistema de lazo cerrado mediante anlisis tericos. Finalmente, se realizan estudios de simulacin en un sistema de tres manipuladores para validar la realizacin fsica del diseo de control ptimo de seguimiento propuesto.

• Materias:Algebra Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Algebra Agorithms (Math) Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:adaptativo; aprendizaje por refuerzo; seguimiento de movimiento/fuerza; esquema de control; sistemas multimanipuladores; control óptimo.
• Keywords:adaptive; reinforcement learning; motion/force tracking; control scheme; multimanipulator systems; optimal control