基于模糊神经网络势场法的机器人动态路径规划.pdf

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1、基于模糊神经网络势场法的机器人动态路径规划Robotdynamicpathplanningbasedonneuralnetworkfuzzycontrolartificialpotentialfieldmethod2011年4月合肥工业大学⋯，李单吝譬答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。。～答辩委员会签名(工作单位、职称)揣致鹰霄、垂≮协嚣移蟹委员：导师：I修么(妇／2拢表；苏髻至畛协表寸励文。》鼬凌独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，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

2、发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得金胆王些太堂或其他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说明并表示谢意。学位论文作者签名：l司支I积。签字日期：铆1年争月≯易日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解盒照王些太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权金彪王些太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：闰良叼飞签字日

3、期：伽1年争月≯磊日学位论文作者毕业后去向：工作单位：通讯地址：导师签名：签字日期：驯年年月79白电话：邮编：基于模糊神经网络势场法的机器人动态路径规划摘要随着科学技术的不断发展，机器人技术也在不断进步，机器人学科也越来越代表当今信息、自动化和系统集成技术的最新发展方向，也带动了这些领域的技术发展。随着机器人技术的不断发展，涌现出了一系列的新型路径规划方法。移动机器人的动态路径规划由于在实际应用中实际环境的复杂性和算法的局限性，所以一直是机器人运动规划中的重点和难点。本文主要从机器人的系统框架和路径规划算法两个方向展开研究，来对移动机器人的动态路径规划问题进行优化改进。简单介绍了

4、机器人的定位、感知、通信和运动等模块，对现有的一些路径规划方法进行分析，如栅格法，几何顶点法，随机法和人工势场法等，对每种算法在未知环境中实现的可能性和优缺点进行分析和比较。本文着重讨论和研究了模糊神经网络的算法，并将模糊控制与该神经网络算法相结合，使得神经网络具备了模糊推理和归纳的能力，又利用神经网络的自学习功能在实际的控制过程中不断地修正该模糊神经网络的推理归纳方式。同时，由于模糊神经网络克服了神经网络的结构不具备明确的物理意义的缺点，使得模糊神经网络的结构设计和权值的初始化相对简单，面向传统人工势场理论的不足并依据在机器人局部路径规划的特点，论文采用改进的斥力势场函数将机器

5、人与目标的相对距离和速度考虑在内以解决局部最小值问题。并引入神经网络模糊系统同时兼顾了系统的鲁棒性和快速性，并在实验中得到了有效的验证。通过仿真比较了本文算法和人工势场法，进一步证明了本文算法的优点。关键词：移动机器人；路径规划；模糊逻辑；神经网络；人工势场；鲁棒性与快速响应2RobotdynamicpathplanningbasedonneuralnetworkfuzzycontrolartificialpotentialfieldmethodAbstractWiththeprogressintheusageofrobot’Sinvariousfield，dynamicpath

6、planningofmobilerobot’Smotionisbecomingmoreandmoreimportantinrobotics．ThemobilerobotiSanintegrationofthetechniquesinautomation，informationandsystemengineering．Withthedevelopmentofrobotics，manynewmethodsofPath—planninghaveemerged，buthavetheirownlimitationsduetothecomplexityofactualenvironment．

7、Dynamicpathplanningofmobilerobotisstillanimportantanddifficultprobleminrobotics．Inordertorealizeimproveddynamicpathplanningmethod，thethesisbeginswithabriefintroductionthatdescribestherobotsystemstructureandsomepathplanalgorithms，studiedtheper