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基于FNN的轮式机器人路径跟踪研究
引用本文:杨硕,张伯泉,曾安,贾茂盈.基于FNN的轮式机器人路径跟踪研究[J].测控技术,2015,34(5):65-68.
作者姓名:杨硕  张伯泉  曾安  贾茂盈
作者单位:1. 广东工业大学计算机学院,广东广州,510006;2. 山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博,255049
基金项目:国家自然科学基金项目(61300107)
摘    要:针对目前轮式机器人在路径跟踪时容易出现的偏离期望路径甚至打滑、侧翻失去控制等问题,对轮式机器人结构及其路径跟踪特点进行了分析,构建了轮式机器人运动学模型,设计了一种基于模糊神经网络(FNN)的行进路线和行驶速度分级控制的路径跟踪方法.第一级中模糊神经网络利用机器人位姿信息确定行进路线即转弯半径,第二级根据前方路径情况和转弯半径调节机器人行驶的角速度和线速度.仿真实验表明,所设计的模糊神经网络能够对所期望的路径进行快速准确地拟合,且鲁棒性强;轮式机器人路径跟踪过程稳定,不会出现失控现象.

关 键 词:轮式机器人  模糊神经网络  路径跟踪  分级控制

Research on Wheeled Robot Path Tracking Based on Fuzzy Neural Network
YANG Shuo , ZHANG Bo-quan , ZENG An , JIA Mao-ying.Research on Wheeled Robot Path Tracking Based on Fuzzy Neural Network[J].Measurement & Control Technology,2015,34(5):65-68.
Authors:YANG Shuo  ZHANG Bo-quan  ZENG An  JIA Mao-ying
Abstract:
Keywords:wheeled robot  fuzzy-neural network  path tracking  hierarchical control
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