模糊神经网络融合技术在移动机器人导航中的应用

"本文介绍了模糊神经网络在移动机器人导航中的应用，通过信息融合技术处理来自超声波、红外传感器和CCD摄像机的数据，实现机器人对障碍物和环境的识别及安全避障。" 模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的智能计算模型，它在处理不确定性和复杂性问题时具有优势。在移动机器人导航领域，这种网络可以用于融合来自不同传感器的信息，以提高决策的准确性和鲁棒性。本文提出的多传感器信息融合算法基于模糊神经网络，旨在优化和整合来自多个信息源的数据。 在移动机器人导航系统中，传感器起着至关重要的作用。超声波传感器和红外传感器用于探测周围环境中障碍物的距离和方向，提供实时的感知数据。这些传感器的数据可能存在噪声、不精确或不完整，但通过模糊神经网络的信息融合，可以降低这些不确定性，提高障碍物检测的可靠性。此外，CCD摄像机用于跟踪目标，为机器人提供视觉信息，帮助识别动态环境中的目标物体。 模糊神经网络的信息融合过程包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：首先，从传感器收集的数据需要进行预处理，去除噪声和异常值，使得输入数据适合神经网络的处理。 2. 模糊化：将预处理后的数据转换成模糊集的概念，通过定义模糊隶属函数来描述数据的不确定性和模糊性。 3. 网络训练：利用学习算法（如BP算法、径向基函数等）训练模糊神经网络，使其能够学习和适应环境变化。 4. 规则推理：基于模糊规则库进行推理，将不同传感器的数据融合，得出更精确的障碍物位置和状态。 5. 模糊决策：通过模糊决策过程，机器人确定其行动策略，如避开障碍物、跟踪目标或改变路径。 6. 反模糊化：最后，将模糊决策结果转化为明确的控制指令，驱动机器人执行相应的动作。 实验结果表明，应用模糊神经网络进行信息融合的移动机器人导航系统能有效识别不同类型和动态的障碍物，避免碰撞，并能在复杂环境中做出合理的路径规划。这种方法增强了机器人的自主性和适应性，对于实现高级的自主导航任务具有重要意义。同时，由于模糊神经网络的自学习和自适应能力，该方法也能应对环境变化，保持系统的稳定性和可靠性。因此，模糊神经网络在移动机器人导航中的应用具有广阔的研究前景和实际应用价值。