[发明专利]一种基于大脑情感学习的机械臂控制方法

权利要求书

1.一种基于大脑情感学习的机械臂控制方法，应用于机械臂控制器，其特征在于，包括：

步骤一、按照以下公式计算出感官输入SI和奖励信号REW；

SI＝K₁e+K₂∫edt公式一

REW＝K₃e+K₄∫edt+K₅u公式二

在公式一和公式二中：SI表示感官输入；REW表示奖励信号；e表示给定速度与机械臂实际速度的差值，机械臂实际速度的初始值为0；u表示机械臂控制器的输出，u的初始值为0；K₁、K₂、K₃、K₄和K₅均表示调节系数；

步骤二、利用大脑情感学习模型对感官输入SI与奖励信号REW进行处理，并将杏仁体输出值与眶额皮质输出值的差值作为机械臂控制器的输出u，以控制机械臂运作；

步骤三、检测机械臂实际速度，并将其反馈到步骤一中进行感官输入SI和奖励信号REW的计算，用以实现机械臂的闭环控制。

2.根据权利要求1所述的基于大脑情感学习的机械臂控制方法，其特征在于，所述的利用大脑情感学习模型对感官输入SI与奖励信号REW进行处理，并将杏仁体输出值与眶额皮质输出值的差值作为机械臂控制器的输出u包括：

(1)丘脑接收感官输入SI，并将感官输入SI中的最大值传输到杏仁体，同时将接收到的感官输入信号全部输入到感觉皮层；

(2)按照以下公式计算杏仁体输出值：

A_i＝V_i·S_i公式三

A_th＝V_th·max(S_i)公式四

在公式三和公式四中：S_i表示感官输入，V_i表示杏仁体的预置可变连接权重，A_i表示对应每个S_i的杏仁体输出值，V_th表示杏仁体的预置可变连接权重最大值，A_th表示根据丘脑的最大刺激信号计算出的杏仁体输出值，i为大于0的整数值；其中，杏仁体的预置可变连接权重V_i可通过以下公式五来确定：

在公式五中：常数α表示杏仁体的学习速率，S_i表示感官输入，S_th表示感官输入最大值，REW表示奖励信号，A_i表示对应每个S_i的杏仁体输出值，A_th表示根据丘脑的最大刺激信号计算出的杏仁体输出值，max表示杏仁体的预置可变连接权重V_i不能减少；

(3)按照以下公式计算眶额皮质输出值：

O_i＝W_i·S_i公式六

在公式六中：S_i表示感官输入，W_i表示眶额皮质的预置可变连接权重，O_i表示对应每个S_i的眶额皮质输出值，i为大于0的整数值；其中，眶额皮质的预置可变连接权重W_i可通过以下公式七来确定：

ΔW_i＝β[S_i(E^*-REW)] 公式七

在公式七和公式八中：常数β表示眶额皮质的学习速率，S_i表示感官输入，E^*表示不含有丘脑连接信号的杏仁体输出与眶额皮质的差值，REW表示奖励信号，A_i表示对应每个S_i的杏仁体输出值，O_i表示对应每个S_i的眶额皮质输出值，A_th表示根据丘脑的最大刺激信号计算出的杏仁体输出值；

(4)按照以下公式计算机械臂控制器的输出u：

在公式九中：A_i表示对应每个S_i的杏仁体输出值，O_i表示对应每个S_i的眶额皮质输出值，u表示机械臂控制器的输出。