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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

209. Online Actor-Critic Learning for Motion Control of Non-holonomic Mobile Robot

verfasst von : Kai Wang, Yingmin Jia, Junping Du, Fashan Yu

Erschienen in: Electrical, Information Engineering and Mechatronics 2011

Verlag: Springer London

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Abstract

This paper presents a control structure designed for non-holonomic mobile robots by an online algorithm based on policy iteration for learning the continuous-time (CT) optimal control solution with infinite horizon cost. The algorithm learns online in real-time to the solution of Hamilton–Jacobi–Bellman (HJB) equation which has been used for optimal control design. This method finds in real-time suitable approximations of both the optimal cost and control policy, while also guaranteeing closed-loop stability, which implemented as an actor/critic structure involves simultaneous continuous-time adaptation of both actor and critic neural networks (NNs). Simulation examples show the effectiveness of the new algorithm.

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Literatur
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Vamvoudakis KG, Lewis FL (2010) Online actor-critic algorithm to solve the continuous-time infinite horizon optimal control problem. Automatica 46:878–888
Metadaten
Titel
Online Actor-Critic Learning for Motion Control of Non-holonomic Mobile Robot
verfasst von
Kai Wang
Yingmin Jia
Junping Du
Fashan Yu
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer London
Buch
Electrical, Information Engineering and Mechatronics 2011

Print ISBN: 978-1-4471-2466-5

Electronic ISBN: 978-1-4471-2467-2

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-2467-2_209

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