【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器人控制，特别涉及一种基于少量样本学习的微型机器人点到点自主运动控制方法。
技术介绍
1、尺度在毫米级及以下的微型机器人是一类能够自主运动的机器人，是机器人研究领域的一个重要分支。微型机器人在靶向药物输送、切片检查、支架搭建以及体内传感标记等生物医学研究中有着广泛的应用前景，近年来受到学者的广泛关注。目前已发展多种驱动方式，有磁场驱动、光驱动、热驱动和声驱动，其中低磁场强度的磁驱动方式具有独特优势，磁场能量不仅可穿透人体而且对人体组织没有伤害，对生物体的低创伤性是该机器人的优点之一。此外，通过电磁场给微型机器人提供能源，可以在狭小的空间完成复杂的操作，比如可完成微创诊断和治疗、活体测试等医学和生物学任务。
2、作为一个交叉学科，磁驱动微型机器人集合材料，制造和机器人科学，在机器人领域中对于点到点的运动控制方法，通过少量的示教样本数据，教微型机器人平滑地运动到达目标点。此外预编程和行为克隆学习是另外两种常见的点到点的学习控制方法。预先编程微型机器人动作的方法，是利用预先设定微型机器人每一步的位置和速度，其缺点是抵抗...
【技术保护点】
1.一种基于少量样本学习的微型机器人点到点自主运动控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于少量样本学习的微型机器人点到点自主运动控制方法，其特征在于，在基于样本数据，采用多个高斯函数构建动态系统方程之前，还包括：定义状态量和输入控制量。
3.根据权利要求2所述的基于少量样本学习的微型机器人点到点自主运动控制方法，其特征在于，所述状态量为其中位置坐标p＝{px,py}。
4.根据权利要求1所述的基于少量样本学习的微型机器人点到点自主运动控制方法，其特征在于，所述动态系统方程为：
5.根据权利要求4所述的基...
【技术特征摘要】
1.一种基于少量样本学习的微型机器人点到点自主运动控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于少量样本学习的微型机器人点到点自主运动控制方法，其特征在于，在基于样本数据，采用多个高斯函数构建动态系统方程之前，还包括：定义状态量和输入控制量。
3.根据权利要求2所述的基于少量样本学习的微型机器人点到点自主运动控制方法，其特征在于，所述状态量为其中位置坐标p＝{px,py}。
4.根据权利要求1所述的基于少量样本学习的微型机器人点到点自主运动控制方法，其特征在于，所述动态系统方程为：
【专利技术属性】
技术研发人员：刘佳，徐天添，吴新宇，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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