基于FNN的轮式机器人路径跟踪研究

杨硕; 张伯泉; 曾安; 贾茂盈

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基于FNN的轮式机器人路径跟踪研究

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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.

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来源
《测控技术》 |2015年第5期|65-68|共4页
作者
杨硕; 张伯泉; 曾安; 贾茂盈;
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作者单位

广东工业大学计算机学院,广东广州510006;

广东工业大学计算机学院,广东广州510006;

广东工业大学计算机学院,广东广州510006;

山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博255049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
轮式机器人; 模糊神经网络; 路径跟踪; 分级控制;

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