模糊神经网络在移动机器人沿墙导航控制中的应用

"基于模糊神经网络的移动机器人沿墙导航控制设计" 本文主要探讨了如何运用模糊神经网络技术来实现移动机器人的沿墙导航控制。在移动机器人的沿墙导航问题上，采用波束角小且镜面反射影响较小的PSD（Position Sensitive Device）传感器提升了环境信息的测量可靠性。这种传感器能够更精确地探测到墙壁，从而帮助机器人在室内环境中平滑地沿墙行走。 在导航控制策略上，文章提出了一种多模态的方法，该方法充分考虑了室内环境的特性以及机器人自身的状态。这种方法不仅确保了机器人在未知或信息有限的环境中能够有效地跟踪墙体，而且在跟踪已知墙体时，也能通过预先规划的路径保持对墙体的精确追踪。 模糊神经网络在此处发挥了关键作用，它结合了模糊逻辑和神经网络的优点。模糊逻辑技术能够处理不精确或不确定的信息，而神经网络则擅长学习和适应环境变化。模糊神经网络控制系统能够自动生成模糊规则并动态调整模糊隶属函数，以此优化控制输出。在实际应用中，机器人通过声纳传感器收集数据，然后利用模糊神经网络算法来判断位置和执行相应的动作，使机器人始终保持与墙面适当的距离进行移动。 具体到系统架构，输入输出值经过模糊化处理，以适应模糊逻辑的处理。例如，机器人的声纳数据被转化为模糊集，这样可以处理测量数据的不确定性。通过这种方式，模糊神经网络可以直接近似连续状态和动作空间中的Q值函数，通过对Q值函数的优化，确定机器人的最佳控制策略。 在实验结果中，基于PSD的沿墙导航系统展现出比传统基于声纳系统的更高性价比。它不仅提高了导航的精度，还展示了良好的鲁棒性，即使在复杂室内环境中也能稳定工作。这样的低层次智能行为与机器人的高层智能行为相结合，使得机器人能够执行更为复杂的任务，比如搜索、避障和目标定位等。 本文的研究为移动机器人的自主导航提供了新的解决方案，模糊神经网络的应用为处理环境不确定性以及提高导航效率提供了有力工具。这一技术有望在未来智能家居、仓库自动化、搜救任务等领域得到广泛应用。