【摘 要】
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论文以工作于动态、非结构化环境下的煤矿机器人的路径规划和运动控制研究为目的,论述了多传感器信息融合、环境建模、机器人路径规划及运动控制等相关支撑技术.对智能化信息
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论文以工作于动态、非结构化环境下的煤矿机器人的路径规划和运动控制研究为目的,论述了多传感器信息融合、环境建模、机器人路径规划及运动控制等相关支撑技术.对智能化信息融合的途径,多传感器不确定性信息的表示及推理,信息融合算法的设计等关键技术进行了研究.根据煤矿井下环境的特殊性,对煤矿机器人多传感器系统的设计及相应环境模型的构建进行了研究.基于势场法的思想,提出了基于解析调和函数分析的人工势场原理,克服了单纯势场法存在的局部极小导致陷入误区的弊端.利用人工势场的机器人实时路径规划由模糊控制实现,另外还利用改进的Elman神经网络来逼近机器人动力学中的不确定量.神经-模糊控制器为煤矿机器人伺服系统提供控制指令,使机器人在不可预知的环境中能实时地、自主地选择到达目标的路径和方向.最后给出了计算机仿真,从而验证了该文所提方法的正确性和有效性.
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