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제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation, and Systems International Journal of Control, Automation, and Systems 제4권 제6호
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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.
    #Cooperative motion #genetic algorithm #humanoid robot #neural network #optimization

    본문·목차

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