高冗余度控制降维
基于增益基元模型的循环神经网络控制器，可将高冗余肌肉骨骼与机器人系统的控制维度从执行器数量降至基元数量，实现高效运动泛化。
Zhong, Shanlin · 吴伟
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 2023
控制信号维度从执行器数量降至基元数量，因为循环神经网络由增益基元调制，能以少量基元产生高维控制信号。
受单胺类物质调节机制启发的参数自适应算法能够提高增益基元的学习效率，减少探索成本并提升学习稳定性。
将学习到的运动经验和基元引入新运动生成，结合粒子群优化实现运动泛化，使系统能快速产生新动作。