模糊神经网络信息融合方法在机器人避障中的应用

被引：12

作者：

杨鹃

孙华

吴林

机构：

[1] 哈尔滨理工大学计算机与控制学院

[2] 哈尔滨工业大学现代焊接生产技术国家重点实验室黑龙江哈尔滨

[3] 黑龙江哈尔滨哈尔滨工业大学现代焊接生产技术国家重点实验室

[4] 黑龙江哈尔滨

来源：

自动化技术与应用 | 2005年 / 02期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

移动机器人; 模糊神经网络; 信息融合; 避障; 多传感器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

基于Takagi -Sugeno(T -S)模型的模糊神经网络不但具有模糊逻辑和神经网络两者的优点 ,又具有很好的学习能力。将基于T -S模型的模糊神经网络的信息融合算法应用在移动机器人的避障运动中 ,采用了多个超声测距传感器探测障碍物的距离和方向 ,经过模糊神经网络信息融合后 ,实现了机器人对障碍物和环境类型的识别以及无冲突的运动。实验表明 :此方法能够使机器人安全避障。

引用

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