[发明专利]一种基于ANFIS模糊神经网络的机器人路径规划方法有效
| 申请号： | 201710429378.7 | 申请日： | 2017-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN107168324B | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 程刚;蒯墨深 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 221116 江苏省徐*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ANFIS模糊神经网络的机器人路径规划方法，主要解决传统反应式导航中复杂陷阱路径往复和路径冗余的问题。其规划步骤是首先对移动机器人建立运动学模型；借助神经网络的自主学习功能和模糊理论的模糊推理能力，提出一种模糊神经网络的移动机器人导航控制器；基于自适应模糊神经网络结构，构建Takagi‑Sugeno型模糊推理系统并作为机器人局部反应控制的参考模型；该模糊神经网络控制器实时输出偏移角度和运行速度，在线调整移动机器人的偏移方向，使移动机器人能够无碰撞自动调节速度趋向目标；采用改进虚拟目标方法，选择机器人能够逃离陷阱状态的最优路径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 anfis 模糊 神经网络 机器人 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
一种基于ANFIS模糊神经网络的机器人路径规划方法，其特征在于：首先对移动机器人建立运动学模型；借助神经网络的自主学习功能和模糊理论的模糊推理能力，提出一种模糊神经网络的移动机器人导航的模糊神经网络控制器；其基于自适应模糊神经网络结构，构建Takagi‑Sugeno型模糊推理系统并作为机器人局部反应控制的参考模型；将障碍物的距离和位置的相关信息作为模糊神经网络控制器的两个输入，模糊神经网络控制器实时输出机器人偏移角度和运行速度，通过模糊神经网络控制器在线调整移动机器人的偏移方向，使移动机器人能够无碰撞自动调节速度趋向目标；采用虚拟目标方法摆脱机器人趋向目标运行中的陷阱状态。
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