基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)機(jī)器人沿墻導(dǎo)航控制

圖3中，移動(dòng)機(jī)器人與墻體的距離聯(lián)合各聲納相對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人正前方的角度作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，經(jīng)過融和判斷來控制移動(dòng)機(jī)器人的動(dòng)作，靠近墻體或遠(yuǎn)離墻體。例如，O#(-90°)測得的數(shù)值為208mm，1#(-50°)測得的數(shù)值為324mm，2#(一30°)測得的數(shù)值為877mm，3#(一10°)測得的數(shù)值為1700mm，4#(10°)測得的數(shù)值為3000mm，說明移動(dòng)機(jī)器人距離墻體太近，需遠(yuǎn)離以避免碰撞，此時(shí)移動(dòng)機(jī)器人左輪速度為0．20m／s，右輪速度為O．08m／s。移動(dòng)機(jī)器人采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行沿墻導(dǎo)航控制的均方誤差為0．0014。單一采用航跡推算法的均方誤差為0．0382。由此可見，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人沿墻導(dǎo)航控制，性能大大提高。

5 結(jié)論
本文給出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，利用BP網(wǎng)絡(luò)離線訓(xùn)練權(quán)值。此方法能夠根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人聲納采集到的信息自動(dòng)生成模糊隸屬函數(shù)，并且自動(dòng)提取模糊規(guī)則，增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和容錯(cuò)能力。實(shí)驗(yàn)證明了此方法的有效性和可行性，能夠無碰撞地沿墻體行進(jìn)，并保持一定的距離。