轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

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1、南京理工大学硕士论文轮式移动机器轨迹跟踪控制研究摘要本文以AS—R型移动机器人为控制对象，围绕轨迹跟踪控制问题展开理论和应用研究。论文首先详细地介绍了模糊控制的基本原理，并构造了机器人轨迹跟踪的模糊控制系统，它不依赖于对象的精确的数学模型，能有教地克服被控对象存在的非线性和不确定性的影响。然后，介绍了一种基于BP算法的神经网络，将模糊控制与神经网络结合起来，利用神经网络模拟模糊推理，使得神经网络具有了模糊推理和归纳能力。由于神经网络具有自学习的能力，又使得模糊神经网络的推理归纳方式在实际的控制过程中可以不断地修正，同时由于模糊

2、神经网络的结构具有明确的物理意义，使模糊神经网络的结构设计和权值的初始化菲常容易，采用高斯基函数作为模糊隶属函数，构造了模糊高斯基函数神经网络。其后，采用了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制方法，即利用遗传算法离线训练模糊神经网络，使网络参数达到近似全局最优。最后，基于ASR自主轮式移动机器人，从编程上实现了非完整移动机器人运动控制系统，计算机仿真和平台实验结果验证了本文所设计轨迹跟踪控制律的有效性。I’关键词：非完整机器人：轨迹跟踪；模糊控制；神经网络；遗传算法Abstract硕士论文Inthisthesis，mjector

3、ytrackingcon廿olforAS—Rautonomouswheeledmobilerobotisconsideredintheoryandapplication．Fnstly,thebasicprincipleoffuzzycontrolisintroduced，andafuzzycontrolmethodofuajectorytrackingforAS-Rrobotisproposed，Theproposedmethoddoesnotdependontheaccuratemathematicsmodel，canove

4、rcometheeffectsofthenonlin吼couplinganduncertainfactors．Secondly,akindofneuralnetworkbasedonBPlearningalgorithmispresented．Thenfuzzyinductiveinferenceandserf-learningarerealizedbyconsu'uctingfuzzyneuralnetwork(FNN)thatcombinesfuzzycontrolandneuralnetworktogether．FNNu

5、sesneuralnetworktorealizefuzzyinference。whichenableittohaveabilltyoffuzzyinductiveinferenceandabilityoftuningthewayofinference．SincetheconstructionofFNNhasclearmeaning，thedesignandinitializationofFNNarealsoveryeasy,andafuzzyGaussianbasisneuralnetworkisgiven．Thirdly,

6、thegeneticalgorithmisintroduced，andthegeneticalgofithmisusedtooptimizetheFNN'sparametersoff-line．Finally,softwareisprogrammedtoimplementAS—Rautonomouswheeledmobilerobotmotioncontrolsystem．Simulationandexperimentresultsvalidatethatthetrajectorytrackingcontrollawsprop

7、osedinⅡliSthesisaleeffective．KeyWords：mobilerobot；『trajectorytracking；FuzzyControl；Neural-II-Network；GeneticAlgorithm声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谓}的部分外，不包含其他冬已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名：a。廿6年钥f珀学

8、位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按傈密的有关规定和程序处理。研究生签名：如s{年s其lkB南京理工大学