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针对模糊控制避障算法在障碍物信息未知的环境中适应性不强,难以有效规避"凹多边形"障碍物的问题,提出了一种基于模糊神经网络的无人机实时避障算法.采用等效夹角对模糊控制器的输入变量进行优化设计,克服了单一角度或距离在障碍物表征方面的局部片面性.基于BP神经网络理论设计了模糊控制器的初始隶属度函数和模糊神经网络架构;将模糊控制器在多个未知环境下生成的有效避障数据作为训练数据集,对模糊神经网络进行训练.仿真结果表明:所提出的模糊神经网络方法与模糊控制器相比具有更强的适应性,在面对未知复杂障碍物时避障更加灵活、路径更短,避障成功率更高. 相似文献
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