温州回收基恩士光电开关厂家
传统的神经网络路径规划方法往往是建立一个关于机器人从初始位置到目标位置行走路径的神经网络模型,模型输入是传感器信息和机器人前一位置或者前一位置的运动方向,通过对模型训练输出机器人下一位置或者下一位置的运动方向。可以建立基于动态神经网络的机器人避障算法,动态神经网络可以根据机器人环境状态的复杂程度自动地调整其结构,实时地实现机器人的状态与其避障动作之间的映射关系,能有效地减轻机器人的运算压力。还有研究通过使用神经网络避障的同时与混合智能系统(HIS)相连接,可以使移动机器人的认知决策避障能力和人相近。基于模糊控制的机器人避障算法
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在选择传感器时,考虑某些特性,具体如下:精度——传感器的精度只要满足整个测量系统的精度要求就可以,不必过高,通常精度越高,其价格越昂贵。线型范围——输入与输出成正比的范围测量环境——一般对温度/湿度量有要求校准——对于大多数测量设备而言必不可少,因为读数会间变化稳定性——传感器使用一段时间后,其性能保持不变的能力称为稳定性。传感器分为以下标准:主要输入数量(被测量者),也称按用途,分为压力敏和力敏传感器、位置传感器、液位传感器、能耗传感器、速度传感器、加速度传感器、射线辐射传感器、热敏传感器等。
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传感器按照其材料为标准分类:在外界因素的作用下,材料都会作出相应的、具有特征性的反应。它们中的那些对外界作用敏感的材料,即那些具有功能特性的材料,被用来制作传感器的敏感元件。从所应用的材料观点出发可将传感器分成下列几类:按照其所用材料的类别分金属聚合物陶瓷混合物按材料的物理性质分:导体缘体半导体磁性材料按材料的晶体结构分:单晶多晶非晶材料与采用新材料紧密相关的传感器开发工作,可以归纳为下述三个方向:
模糊控制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(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。
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