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针对两轮机器人的运动平衡控制问题，提出一种基于Q学习的生长细胞结构（GCS）网络的仿生学习算法；GCS网络除了具有sOM网络的竞争机制外，它还可以通过新神经元的不断生长，自组织地进行演化，Q学习算法是一种无模型强化学习算法，它可以改善学习能力，但是它只适用于状态离散化的控制系统中；将GCS网络的生长特性应用到Q学习算法中，通过网络输出的获胜神经元的信息来优化Q值，实现了状态连续系统的无模型控制，并且在两轮机器人上做了仿真实验；结果表明，当神经元数为12个时，机器人才开始受控，但是机器人本体的倾角振荡角度过