【摘 要】
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智能机器人的主要研究领域之一是机器人的无碰路径规划.该论文分析了机器人路径规划的基本理论和方法,着重研究了未知环境下基于传感器反馈的移动机器人的实时路径规划问题.
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智能机器人的主要研究领域之一是机器人的无碰路径规划.该论文分析了机器人路径规划的基本理论和方法,着重研究了未知环境下基于传感器反馈的移动机器人的实时路径规划问题.人类的经验及模糊控制理论为解决机器人的路径规划问题提供了一种有效手段.该文借鉴了传统模糊控制的思想,采用双层模糊控制的方法分别控制移动机器人的前进方向和前进速度,并且给出了一组用于未知环境移动机器人导航的模糊控制隶属度函数.在第一层模糊控制中根据障碍物的实际位置及机器人运动方向与目标点夹角的不同情况,借鉴人类驾车的经验给出了机器人的反应规则.机器人的方向的控制可以利用上述自启发式规则进行模糊推理而实现.利用传感器距离信息,目标点的位置信息作为模糊控制器的输入,得到方向控制量来驱动机器人.为了实现机器人速度的控制,在第二层模糊控制中利用第一层模糊控制得出的航向角、前进方向障碍物距离信息、距离目标距离信息作为第二层模糊控制输入量,得到速度控制量来控制机器人速度.该文的模糊推理算法采用了比较成熟、有效的Mamdani算法,两次模糊控制的过程均分为以下四个部分:模糊化、模糊推理、模糊合成、解模糊.在移动机器人局部路径规划中经常出现陷阱问题,针对该问题,该文提出了一种基于虚拟目标的策略,在不改变模糊控制规则前提下实现陷阱摆脱,提高了模糊控制算法的实用性与正确性.该论文利用了Visual C++语言,对基于模糊控制理论的机器人局部路径规划问题编写了仿真程序并对仿真程序运行结果进行了深入的分析.仿真结果表明了该方法的有效性.
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