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《河北工业大学》 2000年
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基于神经网络和模糊控制的移动机器人墙跟踪

丁承君  
【摘要】: 目前,越来越多的移动机器人已应用到物料自动传输、危险场合下的自动 作业以及服务业等。这些应用对移动机器人的导航能力提出了更高的要求,在 涉及导航技术的诸多方面中,路径识别和路径跟踪能力是移动机器人智能化水 平的重要标志。而限制其识别能力和路径跟踪速度及精度的关键是控制策略及 控制算法的实时性和稳定性。为此,本论文对移动机器人的路径识别和跟踪理 论及方法进行了较为系统深入的研究。本论文的主要工作包括: (1)分析和介绍了TIT-Ⅰ型移动机器人的体系结构和控制原理。 (2)由于模糊控制和神经网络不需要输入输出之间的精确数学描述,而且具 有高度的鲁棒性和容错性,因此是提高非线性控制算法实时性的有效方 法。本论文在介绍模糊控制基本原理的基础上,指出传统查询模糊控制 表方法的不足并首次提出基于线性插值的改进方法。对比实验表明改进 效果非常明显,并且在模糊控制理论上进行了合理的解释。训练神经网 络使其收敛是应用神经网络必不可少的步骤,本论文通过实验的方法探 讨了影响Bp神经网络收敛的因素,对神经网络的训练具有指导意义。 (3)以墙作为移动机器人进行路径识别和路径跟踪的对象,仅利用最少的3 组超声传感器,综合利用神经网络、模糊控制技术以及感知-规划-执行 的思想实现了路径的快速可靠识别和稳定精确跟踪。 (4)以TIT-Ⅰ型移动机器人为基础,采用面向对象的思想,利用可视化的编 程工具(VC++),开发了非常接近实际的移动机器人路径识别和路径跟踪 的仿真平台。最后对本论文提出的路径识别和路径跟踪控制方案在TIT- Ⅰ型移动机器人上进行了实验验证。
【学位授予单位】:河北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2000
【分类号】:TP242

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