【摘 要】
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该论文的研究目的是用智能控制方法解决具有复杂非线性的移动机器人自主导航的关键问题.研究主要涉及基于MAS的移动机器人的控制体系结构、移动机器人路径规划的神经网络算法
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该论文的研究目的是用智能控制方法解决具有复杂非线性的移动机器人自主导航的关键问题.研究主要涉及基于MAS的移动机器人的控制体系结构、移动机器人路径规划的神经网络算法和MAS的移动机器人路径跟踪的模糊控制的研究与仿真.在第一章中我们阐述了机器人的起源、发展及其研究意义,总结了移动机器人导航的研究历程,比较了移动机器人导航的各种方法的优缺点.第二章中,主要论述了一种实现移动机器人自主导航的基于直线型MAS的体系结构.第三章中,我们设计了一个用Hopfield网寻取最优路径规划算法.此逄法不但提高了规划的速度,还增强了系统对环境变化的适应性和鲁棒性.第四章中,我们模拟人类的驾驶技能,设计了两个模糊控制器:离线规划器和在线纠偏器.离线规划器根据结合实给定的路径设计出移动机器人的控制参数,在线纠偏器则在控制过程中针对产生的偏差,用模糊推理机推导出纠正量作为系统的反馈输入,以此来实现对给定路径的实进跟踪.并通过仿真,证明了这个模糊控制器是切实可行的.
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