改进的多传感器融合的机器人局部路径规划

• 作者: 张立亚 蔺婧娜
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 信息融合 局部路径规划 神经网络 模糊逻辑
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 2174-2176
• 页数: 3页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文

摘要

在非结构化的空间中,现有的移动机械人局部路径规划所获得的信息是有限的,不利于机器人的局部路径规划；为了解决这个问题,提出了一种多传感器信息融合的局部路径规划,并推导了一种基于改进的BP神经网络一模糊逻辑法的局部路径规划算法;利用BP神经网络在学习、分类和优化上的优势,采集的非线性信息首先经过BP神经网络学习推理,进行融合;再利用模糊逻辑法进行信息处理,在初速度V=0.5 m/s,时间t在区间[0,19.9]上,采样频率为5 Hz的环境中,进行正弦轨迹的局部路径规划,算法输出结果的误差在-0.025～0.025之间;该算法改善了移动机器人的局部路径规划的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立亚		12	39	4.0	5.0
2	蔺婧娜	山西大学商务学院信息学院	14	15	2.0	3.0