一种基于混合学习策略的移动机器人路径规划方法
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郜园园

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TP24

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国家自然科学基金:基于供应链低碳化的企业行为与运营优化决策研究;国家“863计划”项目


Path planning method for mobile robot based on a hybrid learning
approach
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    摘要:

    针对未知环境下移动机器人路径规划问题, 以操作条件反射学习机制为基础, 根据模糊推理系统和学习自
    动机的原理, 提出一种应用于移动机器人导航的混合学习策略. 运用仿生的自组织学习方法, 通过不断与外界未知环
    境交互从而使机器人具有自学习和自适应的功能. 仿真结果表明, 该方法能使机器人学会避障和目标导航任务, 与传
    统的人工势场法相比, 能有效地克服局部极小和振荡情况.

    Abstract:

    Aim to solve the path planning problem of mobile robot in the unknown environment, a hybrid learning approach
    is proposed for the robot navigation based on the operant conditioning theory and the principle of fuzzy inference system and
    learning automata. The robot is endowed with the capabilities of self-learning and self-adapting with unknown environment
    by using a bionic self-organizing method. Simulation results show that, compared with the method of artifical potential field,
    the proposed method can make the robot learn the ability of obstacle avoidance and goal seeking without being stuck in local
    minima and oscillation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郜园园 阮晓钢 宋洪军 于建均.一种基于混合学习策略的移动机器人路径规划方法[J].控制与决策,2012,27(12):1822-1827

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  • 收稿日期:2011-08-09
  • 最后修改日期:2011-11-07
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  • 在线发布日期: 2012-12-20
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