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文檔簡介
1、人工智能及機器人技術(shù)的發(fā)展,使自主移動機器人越來越受到各國研究者的重視,而如何實現(xiàn)移動機器人的安全自主避障成為研究的熱點問題。本文在傳統(tǒng)基于超聲波傳感器的機器人避障算法研究基礎上,針對其存在的安全性和自主性等方面的問題,提出了一種基于改進模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的具有高自主性和高安全性的避障控制算法。本文首先在建立并分析全向移動機器人運動模型及動力學模型的基礎上,設計了結(jié)合改進模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的全向移動機器人自主學習算法的避障控制器。該改進后的避
2、障模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制算法充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡的自主學習機制,大幅提高了全向移動機器人平臺避障的自主性和安全性;同時,通過對算法復雜度的改進及神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整,給出了四層架構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡避障控制器,利用神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習特點自主生成模糊控制規(guī)則,使算法能在保證控制精度的前提下,有效地提高算法運行的實時性,從而有利于算法在實際系統(tǒng)中進行實時控制應用。
本文重點對所提出的改進模糊避障控制算法在Matlab環(huán)境下進行了仿真,建立了改
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