基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人的避障軌跡控制摘 要:利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的二級 BP網(wǎng)。模擬智能機(jī)器人的兩控制參數(shù)(左 、右輪速)間的函數(shù)關(guān)系。實(shí)現(xiàn)避
障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調(diào)整橢圓長、短軸大小。能實(shí)現(xiàn)多個(gè)及多層障礙物的避障控制.該方法
的突出特點(diǎn)是方法簡單、算法容易實(shí)現(xiàn) 。使機(jī)器人完成多個(gè)及多層避障動(dòng)作時(shí)。不滯后于動(dòng)態(tài)環(huán)境里其它機(jī)器人(障
礙物)位置的變化.在仿真實(shí)驗(yàn)中。取得了理想的效果.
關(guān)鍵詞;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)I多個(gè)及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction)
在機(jī)器人中,避障軌跡的生成是一個(gè)重要的問
題.對于不確定的動(dòng)態(tài)環(huán)境下的實(shí)時(shí)避障軌跡生成,
是較為困難的.有關(guān)這方面的研究,目前已有許多方
法.一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被設(shè)計(jì)出來,產(chǎn)生實(shí)時(shí)的軌跡
生成.文獻(xiàn)113[23提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的軌跡
生成僅能處理在靜態(tài)環(huán)境下及假設(shè)空間中沒有障礙
物的情況.[3]提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,能為智能機(jī)器
人產(chǎn)生導(dǎo)航的避障軌跡,然而模型在計(jì)算上相當(dāng)復(fù)
雜.文獻(xiàn)[43提供了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,能在動(dòng)
態(tài)環(huán)境下產(chǎn)生時(shí)實(shí)的避障軌跡生成,并在文獻(xiàn)[5]
中,嚴(yán)格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部
極小點(diǎn)逃離問題.并且文獻(xiàn)[63用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層疊
加起來,每層構(gòu)造相似于[43中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).它是利
用第二層網(wǎng)絡(luò)來發(fā)現(xiàn)下一個(gè)機(jī)器人位置的無監(jiān)督模
型,然而它卻加倍了計(jì)算量,盡管文獻(xiàn)[4,6]提供的
方法能在動(dòng)態(tài)環(huán)境下,產(chǎn)生時(shí)實(shí)避障軌跡,但都具有
較慢的運(yùn)動(dòng)速度,在快速變化的環(huán)境下不能恰當(dāng)?shù)?
完成動(dòng)作執(zhí)行,因?yàn)闄C(jī)器人要比較好地完成避障動(dòng)
作,必須不能滯后于障礙物動(dòng)作變化
標(biāo)簽:
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
智能機(jī)器人
上傳時(shí)間:
2022-02-12
上傳用戶:得之我幸78