基于模糊贝叶斯网络的全向智能轮椅避障

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1、中文图书分类号:TP24密级:公开UDC:621.3学校代码:10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目:基于模糊贝叶斯网络的全向智能轮椅避障论文作者:王成富学科:控制科学与工程指导教师:贾松敏教授论文提交日期:2016年6月UDC:621.3学校代码:10005中文图书分类号:TP242学号:S201302124密级:公开北京工业大学工学硕士学位论文题目:基于模糊贝叶斯网络的全向智能轮椅避障英文题目:OBSTACLEAVOIDANCEFOROMNIDIRECTIONALINTELLIGENTWHEELCHAIRBAS

2、EDONFUZZYBAYESIANNEURALNETWORK论文作者:王成富学科专业:控制科学与工程研究方向:模式识别与智能控制申请学位:工学硕士指导教师:贾松敏教授所在单位:电子信息与控制工程学院答辩日期:2016年6月授予学位单位:北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的

3、说明并表示了谢意。签名:王成富日期:2016年6月16日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名:王成富日期:2016年6月16日导师签名:贾松敏日期:2016年6月16日摘要摘要为应对人口老龄化进程的不断加快,帮助残障人士重新融入社会和提高运动的自由度,大量学者对智能轮椅相关技术进行了深入研究。智能轮椅是一种面对行动不便人士的综合服务性移动机

4、器人系统,其在自主运动过程中会遇到一些不同的障碍物,因此智能轮椅自主避障的安全性和舒适性是智能轮椅必需解决的关键性技术问题。本文提出一种基于模糊贝叶斯网络的全向智能轮椅自主避障算法,该算法融合基于改进模糊神经网络的避障算法和贝叶斯网络的避障算法实现智能轮椅自主避障的功能。本文的研究工作有以下几个部分:1)基于改进的模糊神经网络的智能轮椅避障算法对传统神经网络与模糊逻辑的智能轮椅避障算法中存在的对参数选取必须依赖研究人员经验的问题,提出基于改进的模糊神经网络的避障算法。该算法同时具有神经网络与模糊逻辑的优势,将模糊逻辑参数利用神经网络训练,从而实现

5、参数的自主学习与优化。2)基于共轭梯度法的神经网络优化针对传统神经网络训练过程中学习效率低、收敛速度慢以及易形成局部最优的问题,提出基于共轭梯度法的改进方法。该方法把前一点的梯度乘以相应系数,将结果加到该点的梯度上得到新的搜索方向,加快神经网络训练的收敛,有效降低数据的存储量和算法的计算复杂度。3)基于贝叶斯网络的全向智能轮椅避障算法为使智能轮椅适应更加复杂的环境,提高系统鲁棒性,提出基于贝叶斯网络算法的避障算法。该算法在网络目标函数中加入权衰减项,利用贝叶斯原理优化神经网络的结构和权值,同时,利用贝叶斯原理对神经网络模型进行选择,提高了神经网络

6、的泛化能力和智能轮椅避障的鲁棒性。仿真实验和实机实验表明,本文提出的基于模糊贝叶斯网络的全向智能轮椅避障算法,改善了全向智能轮椅的避障路径,提高了智能轮椅系统的鲁棒性,在实际应用具有一定的价值。关键词:避障;改进模糊神经网络;智能轮椅;共轭梯度法;贝叶斯网络IAbstractAbstractTosolvetheproblemofacceleratingpopulationofaging,helpingdisabledpeoplereintegrateintosocietyandimprovingfreedomofmovement,aloto

7、fscholarshavefocusedonthestudyofintelligentwheelchair’stechnology.Theintelligentwheelchairisanintegratedservicetoolofthemobilerobotforthepeoplewhosemobilityisimpaired,whichwillconfrontsomeobstacleswhenitautomaticallymoves.Sotoensuresafetyandcomfortofintelligentwheelchair’sobs

8、tacleavoidanceisthekeytechnicalproblem.Thispaperpresentsanomnidirect

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