【摘 要】
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论文:从强调机器人的自适应性出发,不注重对环境知识完备性的要求,而是让机器人就在完全未知环境下运行,通过机器人自身对环境的感知,来建立环境的模型,并具有自恢复能力.也
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论文:从强调机器人的自适应性出发,不注重对环境知识完备性的要求,而是让机器人就在完全未知环境下运行,通过机器人自身对环境的感知,来建立环境的模型,并具有自恢复能力.也即采用行为主义的方法,使机器人以感觉--动作为基础,在与环境的不断交互中通过学习来获取知识,通过反复调整环境及自身的模型,最终使机器人学会在未知环境中运行.论文中采用了模糊神经网络理论来解决水下机器人的实时规划问题.并提出了能实现模糊控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法.设计了机器人实时运动规划器.并进行了一系列的仿真实验来验证论文所提出的方法的有效性.对在运动规划中得到的航向角和运动速度在实时运动控制中如何实现进行了分析和研究.提出了基于神经网络的非线性模糊预测控制的控制思想.给出了神经网络多步预测模型及相应的控制算法,并进行了计算机仿真,验证了论文所提方法的正确性.
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