未知环境下基于模糊神经网络的机器人路径规划

为提高移动机器人在未知环境下避障行为的成功率,通过对障碍物信息的输入,从控制输出数据中找出避障行为模式,生成相应的模糊逻辑控制规则,并把模糊控制算法引入到神经网络中,使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力,实现机器人连续、快速地避障并最终到达目标.系统仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性.     

基于反演技术和神经网络的移动机器人控制

提出了一种基于反演设计和RBF神经网络自适应的非完整移动机器人轨迹跟踪方法.首先,设计一个虚拟的速度控制律使得输出跟踪误差尽可能小;然后,利用反演技术设计一个基于RBF神经网络的动力学控制器,以确保在机器人系统中存在不确定性和外界扰动的情况下,机器人仍具有良好的跟踪能力.RBF神经网络连接权值在线自适应律由Lyapunov理论导出,保证了控制系统的稳定性.本文提出方法的主要优点是不需要移动机器人动力学的先验知识,而且对外界扰动具有良好的鲁棒性.最后,在两轮非完整移动机器人上的仿真结果证明了本文所提出方法的有效性.     

基于CAN总线的自主移动机器人声纳数据采集系统研制

根据自主移动机器人实时导航的需要,提出了一种基于CAN总线的移动机器人声纳数据采集系统.针对自主移动机器人的工作特点,利用CAN总线技术,设计了多声纳传感器的数据采集系统.实现了机器人数据采集的网络化,降低了系统的连线数量,提高系统的可维护性.同时确定了该系统和工控机之间的CAN总线通信协议,并给出了系统硬件框图和软件流程图.实验表明,该系统具有较高的实用价值及较高的可靠性、实时性.     

基于概率路线图的动态环境下移动机器人路径规划的神经网络方法

在不稳定的环境中,最短或最优的路径规划对移动机器人的有效运行至关重要.文章扩展了一种用于移动机器人实时路径规划的神经网络方法.本文使用概率路线图(Probabilistic Roadmap, PRM)来解决移动机器人在不稳定环境中的实时无碰撞运动规划问题.神经网络拓扑中的每个神经元都具有局部连通性,并且分流方程是其神经动力学特征.因此,计算复杂度与神经网络的大小成线性关系.实时机器人的运动取决于神经网络的动态环境,其中不需要任何先前的动态环境知识甚至学习过程.仿真结果证明了该方法的有效性和高效性.     

基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法

为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑.     

随动系统中机器人行走路径的规划研究

把模糊控制算法引入到神经网络中,从而使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力。实验室仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性。     

基于神经网络和模糊推理的移动机器人行为决策与控制

以足球机器人系统为实验平台 ,针对移动机器人智能决策中的实际问题 ,提出了一种基于径向基函数神经网络的机器人行为决策方法 ,通过神经元学习和训练以及自身的泛化能力 ,可以很好地利用多源信息进行机器人行为决策 ,以提高行为决策的有效性 .同时为了保证行为决策的实施效果 ,将模糊推理技术与传统的PID控制相结合 ,既保证了移动机器人系统运动控制的准确性和稳定性 ,又缩短了动态调整时间 ,取得了较好的控制效果 .     

基于神经网络的强化学习在避障中的应用

为了提高移动机器人的自学习能力,在基于行为控制结构的基础上设计了智能控制结构,该结构引入了强化学习模块.神经网络具有很好的泛化能力,该文提出了基于神经网络的强化Q学习算法,克服了表格式Q学习算法只能应用到离散的状态中并需要大量存储空间的不足,最后结合智能控制结构应用到移动机器人的避障中.实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

基于神经网络的3自由度移动机器人跟踪方法研究

针对具有2个可操舵驱动轮的3自由度移动机器人的轨迹跟踪问题，利用神经网络的任意非线性逼近能力辨识出3自由度移动机器人的逆运动学模型，使系统的3个独立输入控制线性化，将一般非线性系统转化为仿射非线性系统。根据反馈控制理论，设计了跟踪控制器，使系统具有良好的全局稳定性，实现了移动机器人的位置和方位的独立跟踪。最后，通过仿真验证了算法的可行性和有效性。     

分布式网络化移动机器人系统

研究了多层次、松耦合网络系统框架结构下的移动机器人和典型辅助资源常用功能开发与应用技术.在机器人系统中间件的基础上,设计采用了包含运行管理层、Web客户层和节点控制层的三层框架结构.通过分析网络化移动机器人系统的运行管理机制,设计了运行管理层的具体结构和功能模块.围绕室内移动机器人定位导航的具体应用,测试了系统平台的运行过程,验证了网络化移动机器人系统的可行性和实用性.