基于T-S模糊神经网络的智能轮椅避障控制策略

被引：12

作者：

简毅 ^{[1
]}

赵新全 ^{[1
]}

张文凯 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆大学机械工程学院

[2] 许继德理施尔电气有限公司

来源：

计算机测量与控制 | 2014年 / 22卷 / 12期

关键词：

环境深度分区策略; T-S模糊神经网络; 信息融合; 避障;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273.5 [];

学科分类号：

摘要：

针对传统智能轮椅避障策略的路径规划效率差、功耗高等缺点,提出一种基于模糊神经网络的环境深度分区控制策略;利用红外、超声波和激光传感器的测量信息将待识别环境分为3个不同的深度区间,同时,利用T-S模糊神经网路算法融合异质传感器的测量信息,然后设计模糊控制规则,实现智能轮椅避障动作;最后建立智能轮椅的运动学模型和测量模型,并进行Simulink仿真测试;经仿真可知,该方法控制可靠,可快速无碰撞地通过障碍区,并能减少功耗,提高续航能力。

引用

页码：3943 / 3945

页数：3

共 9 条

[1]

自主式移动机器人路径规划研究及软件仿真实现 [D].