【摘 要】
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为优化模糊神经网络的实时性、学习速度、收敛性、稳定性,在移动机器人局部路径规划中构建了基于实际隶属函数T-S（Takagi-Sugeno）模型的改进型模糊神经网络.对外部环境信息用多
【机 构】
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西南科技大学国家级综合性工程训练中心,西南科技大学信息工程学院
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为优化模糊神经网络的实时性、学习速度、收敛性、稳定性,在移动机器人局部路径规划中构建了基于实际隶属函数T-S（Takagi-Sugeno）模型的改进型模糊神经网络.对外部环境信息用多传感器（超声波、摄像头）采集并优化,将机器人横纵坐标及行进方向作为输入、机器人下一步行进方向及速度作为输出,以便机器人实现局部路径规划;结合动态环境下机器人路径规划的实际,综合考虑二维直角坐标体系下机器人、障碍物的位置、速度及运动方向等实时信息,推导出一种新的具有实际含义的隶属函数作为避碰隶属函数,并通过对比隐含层节点数对网络
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