计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (10): 221-225.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.10.067
包 芳1,2,潘永惠1,2,须文波1
BAO Fang1,2,PAN Yong-hui1,2,XU Wen-bo1
摘要: 针对机器人在未知、复杂环境下从源到目标之间,避开各种类型的障碍的问题,设计了系统的神经-模糊控制算法进行动态路径规划:设计了合理的模糊推理体系,实现输入模糊化、模糊推理规则库、输出去模糊化控制;根据规则库设计神经网络结构,简化网络结构和参数;采用QPSO算法训练网络;状态变量的存储和管理策略,解决了“U”型障碍物内的死循环路径问题。实验结果表明,在以上算法的控制下,机器人能够朝着目标,规划产生合理的路径,不会陷入死循环。