基于MLP和SPSO的机器人行为选择与运动控制方法

• 作者: 腾云 郝加波 钟云胜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 行为选择机制 机器人控制 多层感知前馈神经网络 简化粒子群算法
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2379-2382
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.08.034

摘要

针对传统行为选择机制(ASM)不能很好地作出控制决策的问题,提出一种基于多层感知(MLP)前馈神经网络的ASM,并将其应用到移动机器人目标跟踪中.首先,根据具体应用场景预定义多个机器人行为;然后,根据机器人配备的图像和红外传感器获得的目标位置和障碍物信息,通过MLP神经网络从预定义行为中选择出所需执行的行为;另外,为了构造最优的MLP模型,采用一种简化粒子群算法(SPSO)来优化网络权值参数.机器人目标跟踪仿真的结果表明,提出的ASM能够准确选择出合适的行为,实现了控制机器人跟踪目标移动且能够避开各种障碍物.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟云胜	四川文理学院信息化建设与服务中心	13	16	3.0	3.0
2	郝加波	四川文理学院智能制造学院	19	29	3.0	4.0
3	腾云	西华师范大学计算机学院	1	1	1.0	1.0