公开(公告)号：CN107168324B

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN201710429378.7

申请日：2017-06-08

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程刚 ,  蒯墨深

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于ANFIS模糊神经网络的机器人路径规划方法，主要解决传统反应式导航中复杂陷阱路径往复和路径冗余的问题。其规划步骤是首先对移动机器人建立运动学模型；借助神经网络的自主学习功能和模糊理论的模糊推理能力，提出一种模糊神经网络的移动机器人导航控制器；基于自适应模糊神经网络结构，构建Takagi‑Sugeno型模糊推理系统并作为机器人局部反应控制的参考模型；该模糊神经网络控制器实时输出偏移角度和运行速度，在线调整移动机器人的偏移方向，使移动机器人能够无碰撞自动调节速度趋向目标；采用改进虚拟目标方法，选择机器人能够逃离陷阱状态的最优路径。

公开(公告)号：CN107168324A

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201710429378.7

申请日：2017-06-08

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程刚 ,  蒯墨深

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于ANFIS模糊神经网络的机器人路径规划方法，主要解决传统反应式导航中复杂陷阱路径往复和路径冗余的问题。其规划步骤是首先对移动机器人建立运动学模型；借助神经网络的自主学习功能和模糊理论的模糊推理能力，提出一种模糊神经网络的移动机器人导航控制器；基于自适应模糊神经网络结构，构建Takagi‑Sugeno型模糊推理系统并作为机器人局部反应控制的参考模型；该模糊神经网络控制器实时输出偏移角度和运行速度，在线调整移动机器人的偏移方向，使移动机器人能够无碰撞自动调节速度趋向目标；采用改进虚拟目标方法，选择机器人能够逃离陷阱状态的最优路径。