基于神经网络的改进行为协调控制及其在智能轮椅路径规划中的应用

蒲兴成，张军，张毅

(1.重庆邮电大学数理学院，重庆 400065;2.重庆邮电大学自动化学院，重庆 400065)

基于神经网络的改进行为协调控制及其在智能轮椅路径规划中的应用

蒲兴成1，张军2，张毅2

(1.重庆邮电大学数理学院，重庆 400065;2.重庆邮电大学自动化学院，重庆 400065)

针对传统的基于行为的智能轮椅的路径规划方法在室外非结构环境下的路径规划效果差的问题，提出一种新的智能轮椅的路径规划算法.该算法利用模糊逻辑设计了基本控制行为，并在此基础上结合大量实际经验使用神经网络设计了行为协调控制器.改进的算法将仲裁机制和命令融合机制2种行为协调方法有效结合起来，并吸收了这2种行为协调方法的优点，从而改善了系统的反应速度，极大提高了控制精确;另一方面，该算法还可以识别陷阱区域并通过自主改变行为的权重方法控制轮椅逃出陷阱区域，因而具备了较强的人工智能特征.仿真和实物实验验证了该算法智能性高且实现简单，适用于室外非结构化环境下的机器人路径规划.

机器人;智能轮椅;非结构化环境;路径规划;神经网络;行为协调控制器

路径规划是移动机器人领域的核心技术之一［1］，其目的是在有障碍物的工作空间中，寻找一条从起始点到目标点的最优或者近似最优路径，该路径是无碰的且一般为最短的.针对移动机器人的路径规划问题，国内外许多学者进行了大量的研究，获得了很多有效的控制……