基于神经网络的移动机器人轨迹跟踪控制动

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1、国内图书分类号：TP242.6国际图书分类号：621.9工学硕士学位论文基于神经网络的移动机器人轨迹跟踪控制硕士研究生:导师:申别业位位请学位级:学科、专:所在单:授予学张燕陈卫S教授丄学硕士物理电子学信息科学与工程学院燕山大学Classifiedindex:TP242.6U.D.C.:621.9DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringTHETRAJECTORYTRACKINGOFMOBILEROBOTBASEDONNEURALZhangYanProf.ChenWeidongMasterofE

2、ngineeringPhysicalElectronicsYanshanUniversityNETWORKCandidate:Supervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality:University:燕［I［大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于神经网络的移动机器人轨迹跟踪控制》，是本人在导师扌吕导下，在燕LU大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。扌居本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集

3、体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《基于神经网络的移动机器人轨迹跟踪控制》学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有，本人如需发表将署名燕山大学为第一完成单位及相矢人员。本人完全了解燕山大学笑于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有矢部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权燕Lb大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文*可以公布论文的全部或部分内容。保密口，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不

4、保密口°(请在以上相应方框内打7作者签名：)曰期：年月曰导师签名：摘日期：要年月□非完整移动机器人一直是自动化领域研究和开发的一个重耍课题，而轨迹跟踪控制乂是移动机器人的一项重要技术，因此对它的研究具有很强的理论和实际意义。本文围绕移动机器人轨迹跟踪控制问题，利用改进的BP神经网络和模糊神经网络对轨迹跟踪控制器的设计进行了研究。首先针对BP神经网络在复杂多输入情况下，样本训练遽度慢，不能满足实时性要求的缺点，提出了一种把神经网络分割成若干子网分别训练来获取更高计算效率的方法。并将该改进的BP神经网络应用于移动机器人在未知参数和不确進干扰下

5、的轨迹跟踪控制问题中，提出了--种运动学控制器和动力学控制器相结合的改进的计算力矩控制方法，用后退算法设计运动学控制器，用改进的BP神经网络优化动力学控制器。接着针对神经网络不能利用先验知识和缺乏推理能力的缺点-应用模糊神经网络设计移动机器人轨迹跟踪控制器。利用移动机器人位姿谋差训练模糊神经网络得到移动机器人的线速度和角速度，控制其跟踪参考轨迹。并且在位姿误差向量进入模糊神经网络前加入数振检测环节，过滤突变性数据,增强了系统的稳定性。最后利用MATLAB软件对基于改进的BP神经网络算法和模糊神经网络算法下的移动机器人轨迹跟踪进行仿真研究和

6、比较，验证两种控制器设计的正碉性和可行性，并且模糊神经网络控制器具有比改进的BP神经网络控制器更强的优越性，跟踪轨迹更加精确，误差收敛速度也更快。尖键词移动机器人：轨迹跟踪；BP神经网络：模糊神经网络：MATLABAbstractNonholonomicmobilerobothasbeenanimportantsubjectofAutomationareainresearchanddcvclopmcniandtrajcctorj^trackingisanimporttechnologyofmobilerobot.Thereforethei

7、nvestigationofmobilerobothasasignificanttheoreticalandpracticalmeaning.Basedonthereadingandsummarizingalotofliteraturesreferences.thisthesisstudiesthecontrolproblemsfocusingontrajectorytracking,constnictingtrajectorytrackingcontrollerwithimprovedBPneuralnetworkandfiizzyne

8、uralnetwork.FirstlyimproveBPneuralnetwokandmakeapplicationtotrajectorytrackingofmobilerobot.Aimi