災(zāi)難救援機(jī)器人研究現(xiàn)狀及機(jī)器人路徑規(guī)劃-資料下載頁
2025-05-10 02:52本頁面
【正文】 （ state）集，該集合反映機(jī)器人通過傳感器測得的當(dāng)前狀態(tài)。 （ action）集，該集合反映了機(jī)器人當(dāng)前可以采取的動作。 系。 ? 在基于邏輯推理的路徑規(guī)劃方法基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn)： ? 傳感器的一次測量值與多個狀態(tài)對應(yīng)，每個狀態(tài)有一個隸屬度對應(yīng)。 ? 根據(jù)模糊推理結(jié)果確定行為。 ? 在基于邏輯推理的路徑規(guī)劃方法基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn)： ? 具有在線學(xué)習(xí)功能（通過 Q學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)） （ 1） 建模： 對 2維路徑規(guī)劃問題，將待規(guī)劃的路徑看成是 n個點(diǎn)組成的點(diǎn)集，除初始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)外其余 n2個點(diǎn) {（ xi， yi ） } i=2,3,4…n 1都未知，共有 2(n2)個未知參數(shù)。 （ 2） 112 2 22 , 2 , 3 , 3 , 1 , 1 1 122m i n ( ... ) [ ( ) ( ) ]nnl n n i i i i iiiE f x y x y x y L x x y y??? ? ? ???? ? ? ? ? ???優(yōu)化目標(biāo)： 約束： （ xi， yi ）必須在障礙物外部。 采用懲罰函數(shù)法轉(zhuǎn)化為 無約束優(yōu)化問題進(jìn)行處理： m in lcE E wE??(EC為懲罰項） （ 3） ? 遺傳算法具有全局尋優(yōu)性能，對上述無約束優(yōu)化問題可以得到全局最優(yōu)解。 ? 當(dāng)然，其他的優(yōu)化算法同樣可以用于路徑規(guī)劃。 ，轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題。 。 3根據(jù) E遞減推導(dǎo)出相應(yīng)的反向傳播算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 . 優(yōu)勢： 神經(jīng)元可以并行計算 障礙物對機(jī)器人施加排斥力，目標(biāo)點(diǎn)對機(jī)器人施加吸引力合力形成勢場，機(jī)器人移動就像球從山上滾下來一樣 機(jī)器人在合力作用下向目標(biāo)點(diǎn)移動
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