测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2015年
5期
65-68
,共4页
杨硕%张伯泉%曾安%贾茂盈
楊碩%張伯泉%曾安%賈茂盈
양석%장백천%증안%가무영
轮式机器人%模糊神经网络%路径跟踪%分级控制
輪式機器人%模糊神經網絡%路徑跟蹤%分級控製
륜식궤기인%모호신경망락%로경근종%분급공제
wheeled robot%fuzzy-neural network%path tracking%hierarchical control
针对目前轮式机器人在路径跟踪时容易出现的偏离期望路径甚至打滑、侧翻失去控制等问题,对轮式机器人结构及其路径跟踪特点进行了分析,构建了轮式机器人运动学模型,设计了一种基于模糊神经网络(FNN)的行进路线和行驶速度分级控制的路径跟踪方法.第一级中模糊神经网络利用机器人位姿信息确定行进路线即转弯半径,第二级根据前方路径情况和转弯半径调节机器人行驶的角速度和线速度.仿真实验表明,所设计的模糊神经网络能够对所期望的路径进行快速准确地拟合,且鲁棒性强;轮式机器人路径跟踪过程稳定,不会出现失控现象.
針對目前輪式機器人在路徑跟蹤時容易齣現的偏離期望路徑甚至打滑、側翻失去控製等問題,對輪式機器人結構及其路徑跟蹤特點進行瞭分析,構建瞭輪式機器人運動學模型,設計瞭一種基于模糊神經網絡(FNN)的行進路線和行駛速度分級控製的路徑跟蹤方法.第一級中模糊神經網絡利用機器人位姿信息確定行進路線即轉彎半徑,第二級根據前方路徑情況和轉彎半徑調節機器人行駛的角速度和線速度.倣真實驗錶明,所設計的模糊神經網絡能夠對所期望的路徑進行快速準確地擬閤,且魯棒性彊;輪式機器人路徑跟蹤過程穩定,不會齣現失控現象.
침대목전륜식궤기인재로경근종시용역출현적편리기망로경심지타활、측번실거공제등문제,대륜식궤기인결구급기로경근종특점진행료분석,구건료륜식궤기인운동학모형,설계료일충기우모호신경망락(FNN)적행진로선화행사속도분급공제적로경근종방법.제일급중모호신경망락이용궤기인위자신식학정행진로선즉전만반경,제이급근거전방로경정황화전만반경조절궤기인행사적각속도화선속도.방진실험표명,소설계적모호신경망락능구대소기망적로경진행쾌속준학지의합,차로봉성강;륜식궤기인로경근종과정은정,불회출현실공현상.
