基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制
摘 要：利用人工神經網絡中的二級 BP網。模擬智能機器人的兩控制參數(左 、右輪速)間的函數關系。實現避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調整橢圓長、短軸大小。能實現多個及多層障礙物的避障控制．該方法 的突出特點是方法簡單、算法容易實現 。使機器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態環境里其它機器人(障 礙物)位置的變化．在仿真實驗中。取得了理想的效果． 關鍵詞；BP神經網絡I多個及多層避障控制I橢圓軌跡
1 弓I言(Introduction) 在機器人中，避障軌跡的生成是一個重要的問 題．對于不確定的動態環境下的實時避障軌跡生成， 是較為困難的．有關這方面的研究，目前已有許多方 法．一些神經網絡模型被設計出來，產生實時的軌跡 生成．文獻113[23提供的神經網絡模型產生的軌跡 生成僅能處理在靜態環境下及假設空間中沒有障礙 物的情況．[3]提供的神經網絡模型，能為智能機器 人產生導航的避障軌跡，然而模型在計算上相當復 雜．文獻[43提供了Hopfield神經網絡模型，能在動 態環境下產生時實的避障軌跡生成，并在文獻[5] 中，嚴格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部 極小點逃離問題．并且文獻[63用兩個神經網絡層疊 加起來，每層構造相似于[43中的網絡結構．它是利 用第二層網絡來發現下一個機器人位置的無監督模 型，然而它卻加倍了計算量，盡管文獻[4，6]提供的 方法能在動態環境下，產生時實避障軌跡，但都具有 較慢的運動速度，在快速變化的環境下不能恰當地 完成動作執行，因為機器人要比較好地完成避障動 作，必須不能滯后于障礙物動作變化
資源簡介：基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制摘 要：利用人工神經網絡中的二級 BP網。模擬智能機器人的兩控制參數(左 、右輪速)間的函數關系。實現避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調整橢圓長、短軸大小。能實現多個及多層障礙物的避障控制．...
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