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【深度】在实现自主导航之前 移动机器人都有哪些避障方法?

2016-05-25 05:53
黯影冰风
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  3、基于模糊控制的机器人避障算法

  模糊控制(fuzzycontrol)是一类应用模糊集合理论的控制方法,它没有像经典控制理论那样把实际情况加以简化从而建立起数学模型,而是通过人的经验和决策进行相应的模糊逻辑推理,并且用具有模糊性的语言来描述整个时变的控制过程。

  对于移动机器人避障用经典控制理论建立起的数学模型将会非常粗糙,而模糊控制则把经典控制中被简化的部分也综合起来加以考虑。

  对于移动机器人避障的模糊控制而言,其关键问题就是要建立合适的模糊控制器,模糊控制器主要完成障碍物距离值的模糊化、避障模糊关系的运算、模糊决策以及避障决策结果的非模糊化处理(精确化)等重要过程,以此来智能地控制移动机器人的避障行为。利用模糊控制理论还可将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略。通常使用模糊规则查询表,用语言知识模型来设计和修正控制算法。

  

  除此之外还有启发式搜索算法、基于行为的路径规划算法、基于再激励学习的路径规划算法等避障算法,也都在移动机器人的避障研究中取得了很好的成果。

  展望

  随着计算机技术、传感器技术、人工智能的发展,移动机器的避障及自主导航技术已经取得了丰硕的研究成果,应用领域也在不断地扩大,应用复杂程度也越来越高。移动机器人的自主寻路要求已经从之前简单的功能实现提升到可靠性、通用性、高效率上来,因此对其相关技术提出了更高的要求。

  

  然而至今没有任何一种方法能够在任意环境使机器人进行有效地避障,如何克服相关算法的局限性是今后工作的研究方向之一。可以看出不管是传统算法还是新兴的智能算法都有其适用与不适用的环境,通过传统算法与智能算法及智能算法之间的相互融合,克服单个算法的缺陷,增强整体的适用性,现在已经有很多这方面的研究,以后仍将是研究热点之一。 

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