动态环境下移动机器人路径跟踪与避障

采用模糊神经网络并结合模糊逻辑控制的方法,研究在动态环境下移动机器人的在线路径跟踪与实时避障问题:针对移动机器人的运动学模型,依据点与直线间的距离关系设计了移动机器人的路径跟踪算法,提出了一种基于模糊神经网络的移动机器人在线路径跟踪方案,采用改进的BP算法对网络进行学习与训练,利用梯度下降法调整网络的权值与阈值,使其实际输出与期望输出的误差总均方差最小.同时,运用模糊逻辑控制,实现了移动机器人的实时避障.仿真实例证实了控制方案的有效性,表明了所提出的跟踪算法与控制方案具有良好的动态路径跟踪与实时避障能力.     

基于行为融合的移动机器人自主避障算法

当移动机器人面临环境未知或不确定时,各个行为融合的权重随环境的变化而变化,从而导致权重无法在线调整而不能顺利到达目标点.为此,提出一种权重可在线调整的自主避障行为融合算法.用Mamdani型模糊控制器设计移动机器人自主避障过程中的基本行为;同时,提出一种基于两级BP神经网络信息融合的权重调整方法来实现各个基本行为的融合.该算法能够根据环境的变化实现各个基本行为权重的在线调整,增强自主避障控制的实时性和鲁棒性.仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性.     

两级传感器信息融合的移动机器人避障研究

针对移动机器人的避障问题,以AS-R移动机器人为研究平台,提出了一种将神经网络和模糊神经网络相结合的两级融合方法。采用BP神经网络对多超声波传感器信息进行融合,以减少传感器信息的不确定,提高对障碍物识别的准确率;采用模糊神经网络实现移动机器人的避障决策控制,使之更适合系统的避障要求。该方法使移动机器人在避障中具有较好的灵活性和鲁棒性。机器人避障实验验证了所提方法的有效性。     

基于T-S型模糊神经网络的轮式机器人避障方法研究

针对超声波传感器产生的不确定信息,研究了一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的模糊神经网络信息融合避障方法;对超声波传感器所获得的数据进行融合,建立控制器输入信号和机器人速度输出之间的模式映射关系;在MATLAB环境下对模糊神经网络避障算法进行了仿真,最后在实际环境中进行避障实验;实验结果表明,该算法具有较好的准确性和鲁棒性,能够适用于移动机器人的导航需要.     

未知环境下基于Elman网络力控制的移动机器人避障研究

避障控制一直是移动机器人路径规划的难点.提出了一种未知环境下基于神经网络的机器人动态避障方法,同时把混合力/位置控制结构应用到移动机器人的避障控制中.力控制算法是通过在移动机器人和障碍物之间形成虚拟力场,并对其整定,以使它们两者之间能保持期望距离.由于移动机器人的动力学模型和障碍物的不确定性也会对避障控制的性能造成影响,因此采用Elman神经网络来补偿不确定性,同时整定移动机器人和障碍物之间的精确距离.仿真实验表明该动态避障算法是有效的.     

一种基于多组传感器信息移动机器人的避障方法

提出了一种基于多组传感器信息的移动机器人避障的新方法.该方法把多组传感 器信息作为ART-2神经网络的输入,实现移动机器人对当前感知环境的快速识别和分类.在 此基础上,设计了用于移动机器人在未知环境下避障的模糊控制器.试验证明了这一方法的 有效性和实时性.     

基于改进模糊算法的移动机器人避障

为了提高移动机器人在连续障碍物环境下的避障性能,提出了一种具有速度反馈的模糊避障算法。移动机器人利用超声传感器感知周围环境,在模糊控制的基础上通过障碍物分布情况调整自身速度,进而引入优雅降级并把改进的模糊避障融入其中,增强了移动机器人的鲁棒性。实验结果表明,该方法能通过与环境交互调整机器人移动速度,控制机器人成功避障并优化避障路径,具有良好的有效性。     

基于NN改进PSO算法的机器人路径规划

本文介绍了基于神经网络和微粒群优化算法的移动机器人动态避障路径规划算法.通过神经网络改进的微粒群算法,充分利用了神经网络的融合性和并行性来提高微粒群算法中适应度函数的准确性.通过神经网络描述机器人工作空间的动态环境约束并找到最优的适应度函数,在微粒群算法中使用该函数,求得微粒群算法最优无碰路径.     

基于模糊改进人工势场法的机器人避障方法研究

在内部密封、狭窄、多障碍的船舱环境中,障碍物的分布具有随机性和不确定性,对于移动机器人的避障方法而言,传统人工势场法存在目标不可达、局部极小值等问题.设计了一种基于模糊逻辑的改进人工势场法,在避障算法的局部极小值附近,基于模糊逻辑给予移动机器人辅助控制力,帮助机器人逃离局部极小值点,避免机器人在避障过程中陷入局部极小值点的问题,并且优化路径.仿真实验表明:在多障碍复杂环境下,该算法能实现机器人实时、安全的避障.     

基于多传感器信息融合的移动机器人避障

为了更好地解决移动机器人在未知环境下的自主避障问题,采用多传感器信息融合的方法,通过多个超声传感器对障碍物信息进行采集。合理确立模糊控制器的输入输出,通过模糊推理将障碍物距离信息模糊化,建立模糊规则并解模糊,以达到对移动机器人的安全避障的控制。通过建立移动机器人运动模型,设计了仿真平台,得到实验结果表明:该算法具有良好的可行性。