未知环境下基于Elman网络力控制的移动机器人避障研究

温淑慧; 郑维

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避障控制一直是移动机器人路径规划的难点。提出了一种未知环境下基于神经网络的机器人动态避障方法,同时把混合力/位置控制结构应用到移动机器人的避障控制中。力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,并对其整定,以使它们两者之间能保持期望距离。由于移动机器人的动力学模型和障碍物的不确定性也会对避障控制的性能造成影响,因此采用Elman神经网络来补偿不确定性,同时整定移动机器人和障碍物之间的精确距离。仿真实验表明该动态避障算法是有效的。

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来源
《控制工程》 |2013年第2期|280-285|共6页
作者
温淑慧; 郑维;
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作者单位

燕山大学西校区电院工业计算机控制工程河北省重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化系统;
关键词
移动机器人; 避障控制; 混合力; 位置控制; 路径规划; ELMAN神经网络;

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