【摘 要】
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首先该文在分析移动机器人运动学特性的基础上,提出了适用于任意车轮数和任意动及转向方式的二维移动机器人的运动学描述及约束议程.然后研究了移动机器人在环境已知情况下的
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首先该文在分析移动机器人运动学特性的基础上,提出了适用于任意车轮数和任意动及转向方式的二维移动机器人的运动学描述及约束议程.然后研究了移动机器人在环境已知情况下的规划,提出了基于神经网络的路径规划方法并进行了计算机仿真,该方法适于大规模并行计算、收敛速度快且很容易把路径规划问题从二维平面扩展到三维空间.接着该文研究了移动机器人环境未知情况下的自主导航,提出了移动机器人当前环境特征的抽取方法,并在前面运动学分析的基础上,提出了移动机器人避障指令可行性验证方法并构造了用于移动机器人避障的多变量模糊神经网络控制系统.在此基础上,提出了基于模糊神经网络的、用于移动机器人导航的、多模块组成控制系统,提高了控制算法的实时性.论文最后对上述算法进行了计算机仿真,结果证明上述算法是正确和有效的.
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