72、机器人控制与老人跌倒检测系统研究

机器人控制与老人跌倒检测系统研究

1. 机器人控制相关理论

在机器人控制领域，BP人工学习算法和自适应柔顺控制是重要的研究方向。
- BP人工学习算法
- 输出层神经元实际输出 ：输出层第 $k$ 个神经元的实际输出为 $O_{p}^{k} = g(net_{p}^{k})$，其中 $k = 1, 2, \cdots, L$。
- 误差函数 ：对于每个样本 $p$ 的输入模式对，二次误差函数为 $J_{p} = \frac{1}{2}\sum_{k = 1}^{L}(t_{p}^{k} - o_{p}^{k})^{2}$。
- 权重调整 ：BP人工学习算法的基本原理是梯度最速下降法，其核心思想是调整权重以最小化网络的总误差。学习过程沿着使误差函数 $J_{p}$ 下降最快的方向调整加权系数，直到获得满意的加权系数。具体的权重调整公式如下：
- 输出层神经元权重系数修改公式：$w_{ki}(k + 1) = w_{ki}(k) + \eta\delta_{p}^{k}o_{p}^{i}$，其中 $\delta_{p}^{k} = o_{p}^{k}(1 - o_{p}^{k})(t_{p}^{k} - o_{p}^{k})$。
- 隐藏层神经元权重系数修改公式：$w_{ij}(k + 1) = w_{ij}(k) + \eta\delta_{p}^{i}o_{p}^{j}$，其中 $\delta_{p}^{i} = o_{p}^{i}(1 - o_{p}^{i})(\sum_{k = 1}^{L}\delta_{