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在本文中，我们考虑了为连续时间非线性系统开发控制器的问题，其中控制该系统的方程式未知。 利用这些测量结果，提出了两个新的在线方案，这些方案通过两个基于自适应动态编程（ADP）的新实现方案来合成控制器，而无需为系统构建或假设系统模型。 为了避免对系统的先验知识的需求，引入了预补偿器以构造增强系统。 通过自适应动态规划求解相应的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，该方程由最小二乘技术，神经网络逼近器和策略迭代（PI）算法组成。 我们方法的主要思想是通过最小二乘技术对状态，状态导数和输入信息进行采样以更新神经网络的权重。 更新过程是在PI框架中实现的。 本文提出了两种新的实现方案。 最后，给出了几个例子来说明我们的方案的有效性。 （C）2014 ISA。 由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。

下肢外骨骼控制器 该项目由达米恩·古纳斯（Damien GUENERS）完成，是特温特大学（University of Twente）的吉斯·范·奥特（Gijs Van Oort）指导的学习期末实习的一部分。 这是基于运动发散分量的下肢外骨骼步态控制器的模拟。 SimMechanics车身模型是M.Dekker模型的修改版本，具有10 DoF。 控制器使用来自J.Englsberger的运动发散分量。 用于该项目的文章： T.Koolen等。 基于动量的控制框架设计及其在人形机器人地图集中的应用，2016年。 J.Pratt等。 捕获点：迈向人形推动恢复的一步，2006年。 霍夫“外推重心”的概念表明，2007年步行时可以简单地控制平衡。 J.Englsberger等。 基于运动发散分量的三维双足步行控制，2015年。 M.Dekker等。 基于反向运动学的脚部放置控制器，用于