智能机器人的模糊神经网络避障算法

沈显庆,　汪才杰

(黑龙江科技学院 电气与信息工程学院, 哈尔滨 150027)



智能机器人的模糊神经网络避障算法

沈显庆,汪才杰

(黑龙江科技学院 电气与信息工程学院, 哈尔滨 150027)

针对机器人避障过程中影响因素复杂及难以建立精确模型的问题，采用超声波传感器和定位传感器获取机器人所处环境的输入信息，对其进行模糊处理，并建立三层BP神经网络，进而提出机器人模糊神经网络避障控制算法。仿真结果表明：机器人能从起点安全、无碰撞地避开途中的障碍物，顺利到达终点，实现了安全避障，进而证明该算法能够使机器人在未知环境中准确地避障。

机器人避障; 模糊神经网络; BP网络

0　引　言

智能移动机器人的避障规划一直是机器人研究的一个重要分支。它是通过传感器获取外部环境和自身的位置信息,采用一定的控制算法来实现机器人在有障碍物的未知环境中面向目标位置的自主运动。

目前,基于不同传感器的避障方法主要有红外避障、视觉避障、超声波避障等。文献[1-3]研究了基于红外传感器的机器人避障,但红外避障受外界光线影响较大,并且检测距离短,只适合近距离的探测。文献[4]、[5]探讨了基于CCD视觉传感器的机器人避障,因涉及大量图像数据的处理,故实时性较差。

避障算法分为传统算法和智能算法。传统算法有可视图法、栅格法、自由空间法、拓扑法、人工势场法等,文献[6]对这些方法做了详细的阐述。智能算法主要有模糊控制法[7-8]和神经网络法[9-10]。……