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J-GLOBAL ID：201302216612656743   整理番号：13A1105246

適応性のファジィニューラルネットワークに基づくモバイルロボットのための経路計画

Path planning for mobile robot based on adaptive fuzzy neural network

著者 (4件)： Qian Kui (School of Instrument Sci. and Engineering,Southeast Univ., Nanjing) ,  Song Aiguo (School of Instrument Sci. and Engineering,Southeast Univ., Nanjing) ,  Zhang Huatao (School of Instrument Sci. and Engineering,Southeast Univ., Nanjing) ,  Xiong Pengwen (School of Instrument Sci. and Engineering,Southeast Univ., Nanjing)
資料名： Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 42  号： 4  ページ： 637-642  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0606A  ISSN： 1001-0505  CODEN： DDXZB9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の反応ナビゲーションにおいて複合体トラップ問題を解明するために,計算複雑性の減少によって,ナビゲーション管理を最適化して,モバイルロボットナビゲーション管理を結合するナビゲーション方式は,適応性のファジィニューラルネットワークに基づいて,改良した仮想目標経路計画を提案した。最初に,モバイルロボット制御装置はニューラルネットワークの学習能力を運動モデル結合に基づいて,局所的反応制御における参考モデルのように,使用するTakagi-Sugenoファジィシステムで得て,ファジィ制御のファジィ推論を設計した。制御装置はロボットの方向のリアルタイム適正化のために擾乱角度を出力して,モバイルロボットは制御装置の平均による衝突なしで目標の傾向があった。次に,改良した仮想目標方式は,局所的トラップ問題を解明するために適用した。ロボットは,経路がトラップ状態から逃げることを好む可能性があった。本解法は設計問題点を単純化することができて,変動が仮想目標スイッチモードであり,減少が多数の複合体計算であった。実験結果は,提案した方式がモバイルロボットの衝突と過剰な経路なしで未知数複合体環境と解法における目標を操縦することを助けることができることを示して,軌跡は滑らかであった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ファジィニューラルネットワーク ,  ロボット ,  経路探索 ,  移動 ,  システム ,  制御 ,  ファジィ制御 ,  ファジィ推論 ,  計算量 ,  モデル ,  制御装置
準シソーラス用語： 経路計画 ,  ロボットナビゲーション ,  ファジィシステム ,  ロボット制御 ,  計算複雑性 ,  運動モデル ,  実験結果

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応性 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  モバイル ,  ロボット ,  経路計画