一种用于移动机器人避障的模糊神经控制算法

本文提出了一种新颖的模式识别算法用于移动机器人的自主避障.通过一定量的模糊规则与模糊Kohonen聚类网络(FKCN)的结合,生成了一种启发式的模糊神经网络,并且通过对该模糊神经网络进行离线的非监督式训练,从而建立起超声波传感器输入信号和移动机器人速度之间的模式映射关系.相对于一般的避障手段,这种算法提供给移动机器人较为迅速的反应能力,从而实现机器人连续、快速的避障.本文为了验证该算法的可行性,给出了移动机器人在虚拟环境下的计算机仿真结果.     

移动机器人的超声模糊避障算法

超声传感器是移动机器人避障常用的传感器．但存在幻影的干扰。该文提出多个超声传感器的模糊避障算法．该算法把多个超声传感器分为左右两组．如果障碍物在右侧．机器人就向左转，反之机器人向右转。实验表明．该文提出的算法可以实现机器人的安全避障。     

基于模糊贝叶斯网络算法的智能轮椅避障

对传统BP神经网络模糊逻辑的智能轮椅避障方法在训练过程中存在的过拟合和避障路径不够优化的问题,提出了一种模糊贝叶斯网络避障算法以降低神经网络的复杂度;该算法利用模糊神经网络对隶属度函数的参数进行自主学习调整,同时为增强神经网络的泛化能力和计算能力,在网络目标函数中加入权衰减项,利用贝叶斯原理优化神经网络的结构和权值;仿真和实机实验表明,该算法在训练结果和避障效果上均优于传统BP神经网络,提高了智能轮椅避障的实时性,优化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。      

基于非线性函数的移动机器人模糊避障算法

根据模糊逻辑的特点,利用非线性函数对传统的模糊控制算法的隶属度函数进行了改进.通过MATLAB给出的仿真证明,在采用多传感器避障过程中,机器人不仅能成功避开障碍物达到目标所在位置,并且非线性函数隶属度函数优于传统隶属度函数.新算法使机器人的行进更加平滑、稳定且具有较高的实时性.     

室内移动机器人自主避障研究

为了解决移动机器人在室内环境中的定位问题,设计航迹推测算法实时获取机器人的位姿信息。针对未知环境下的实时避障问题,提出基于多传感器信息融合的算法,用超声波、红外传感器对移动机器人周围的环境信息进行探测,进行数据融合,获得有效的距离信息。根据目标点信息和传感器测距信息,设计模糊控制器来实现实时避障行为。为了验证算法的可行性和有效性,在AS－R室内移动机器人平台上进行实物实验。实验结果表明：该方法能够引导机器人避开多个障碍物,到达目标点。     

基于模糊Elman网络算法的移动机器人路径规划分析

为了调正移动机器人避障线路,建立了基于模糊Elman网络算法的移动机器人路径规划模型,并应用进行Matlab仿真分析。利用现有障碍物的距离信息来实现机器人步长的实施可控制与调节,防止移动机器人在做出准确避障行为之后因为没有设定合适的步长而导致撞上障碍物,以0.5作为机器人的最初运动步长。仿真结果表明,采用模糊Elman网络可以获得比其它两种方法更优的路径规划效果,同时对障碍物进行高效避让,由此实现最优的路径规划。采用模糊Elman网络来构建得到的路径规划算法能够满足规划任务的要求,同时还能够根据机器人处于不同工作空间中的情况进行灵活调整。     

移动机器人模糊逻辑控制系统避障研究

本文对全区域覆盖的局部路径规划，采用了一种模糊控制算法，利用模糊控制算法自身所具有的鲁棒性和基于生物学上的感知一动作的行为相结合。对于移动机器人的避障系统提出了充分接近障碍的避障策略，并对相关理论和实现方法作了深入的研究。     

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.     

贝叶斯网络推理的研究与分析

贝叶斯网络是人工智能中不确定知识表示和推理的有力工具。介绍了贝叶斯网络的概念,给出一个实例,分析了贝叶斯网络推理的方法和过程。     

基于行为的移动机器人避障系统的设计

随着机器人应用范围的不断扩展,机器人所面临的工作环境也越来越复杂,多数是未知的、动态的和非结构化的。通过对基于行为的机器人控制技术的研究,提出了一种实用的自主移动机器人智能避障控制方案,阐述了其具体实现技术;将基于行为的控制技术融合进模糊控制的思想中,使移动机器人的行为通过运用模糊控制和基于优先度的行为决策来实现。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。     

贝叶斯网络推理的研究与分析

贝叶斯网络是人工智能中不确定知识表示和推理的有力工具.介绍了贝叶斯网络的概念,给出一个实例,分析了贝叶斯网络推理的方法和过程.     

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.     

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。     

基于场景匹配的移动机器人避障

研究环境未知情况下移动机器人的避障问题，提出一种基于模糊场景匹配的移动机器人避障方法．该方法对多种传感器的信息进行融合，生成当前环境的场景并与场景库中的场景进行匹配，利用匹配结果并通过模糊控制器得到机器人的运动参数，对机器人的避障进行控制,实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

未知环境下的移动机器人定位及实时避障

针对未知环境下移动机器人实时动态避障及定位问题，考虑里程计定位的无界累加误差和动态障碍物环境下实时障碍躲避需要，提出了一种可行的避障定位的策略。该策略融合了机器人内部传感器、里程计、电子罗盘和激光测距仪的同步和异步信息，合理地解决了常规定位过程中的方向迷失问题，对于静态和动态障碍物都能很好地实时躲避，具有很强的抗干扰性和较高的定位精度。实验证明了该方法的有效性和实用性.     

移动机器人未知环境避障研究

针对移动机器人的避障问题,以AS-R移动机器人为实验平台,提出了一种改进人工势场和模糊逻辑相结合的路径规划方法.对于未知障碍物环境采用人工势场法进行实时路径规划,对于动态近距离动态障碍物采用模糊逻辑方法引导机器人做出避障行为.为了有效将2种方法结合,根据传感器信息对于人工势场方法引入转角的信任度,机器人运行方向由上述2...     

基于模糊力控制算法的移动机器人避障控制

根据机器人的末端执行器和外界环境表面接触与移动机器人避障控制的相似点,将力/位置控制成功应用到移动机器人的避障控制领域内.对新颖的移动机器人避障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,且对其进行整定以使两者之间能保持期望的距离.因为机器人动力学模型和障碍物的不确定性会对避障控制性能造成影响,为避免碰撞,采用模糊PD的智能混合力/位置控制来整定机器人和障碍物精确距离的力场.通过仿真研究证明了算法的有效性,可为机器人设计提出可靠依据.     

移动机器人漫游避障的研究

移动机器人在做漫游运动时,它的运动是随机的,因而避障是漫游过程中必须要解决的问题.本文应用多超声波传感器设计了移动机器人漫游避障的控制算法,在Pioneer 3-Dx型移动机器人自带的仿真平台SRIsim上进行了仿真实验,仿真结果表明了所设计算法的有效性和可行性.     

AS-R移动机器人的动态避障与路径规划研究

针对移动机器人的动态避障和路径规划问题,以AS-R移动机器人为平台,设计了一种基于行为分析的动态避障策略。根据避障问题将移动机器人整个运行过程中的行为划分成趋向目标行为、避障行为、沿墙走行为及紧急避障4种行为,有效实现了机器人的动态避障,并解决了两种避障难题:左右摆动问题和凹型障碍物问题。利用多传感器结合检测方法,通过红外传感器减少盲区和镜面反射带来的误差,通过间隔采样或分组采样技术避免多路串扰问题;对均值滤波与中值滤波进行实验对比后,提出一种递推型中值滤波方法,从而提高了数据在空间和时间上的连续性,有效地减少了超声波随机串扰信号及其它干扰信号,进而提高了探测模块的准确度。最后设计了几种复杂环境下机器人的动态避障和路径规划,并验证了所提方法的有效性。