基于模糊神经网络的移动机器人自适应行为设计-山东大学学报(工学版).pdf

　第４０卷　第２期 山　东　大　学　学　报　（工　学　版） ２０１０年４月　 　 　　 Ｖｏｌ．４０　 Ｎｏ．２ 　　　ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＳＣＩＥＮＣＥ） Ａｐｒ．２０１０　 　文章编号：１６７２３９６１（２０１０）０２００２８０６ 基于模糊神经网络的移动机器人自适应行为设计 １ １，２ １ 李贻斌 ，李彩虹 ，宋勇 （１．山东大学控制科学与工程学院，山东 济南２５００６１；２．山东理工大学计算机科学与技术学院，山东 淄博２５５０４９） 摘要：将模糊控制和神经网络相结合，形成模糊神经网络（ｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＦＮＮ）控制器，利用联想记忆进行 离线训练，用来记忆预先利用强化Ｑ学习（ＱＬｅａｒｎｉｎｇ，ＱＬ）在线训练获得的移动机器人自适应行为的模糊控制 规则。ＦＮＮ经过离线训练后，把规则隐含地分布在整个网络之中，在控制应用时，不必进行复杂的规则有哪些信誉好的足球投注网站和推 理，无需查表，只需通过高速并行的分布计算就可产生最佳输出的自适应行为。仿真结果表明，由于输入模糊子 集接近于网络所用的训练模糊子集，所以输出几乎和该条训练规则的结果相同。 关键词：移动机器人；模糊神经网络；适应行为；模糊控制规则 中图分类号：ＴＰ２４２６　　　文献标志码：Ａ ＡｄａｐｔｉｖｅｂｅｈａｖｉｏｒｄｅｓｉｇｎｂａｓｅｄｏｎＦＮＮｆｏｒｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ １ １，２ １ ＬＩＹｉｂｉｎ，ＬＩＣａｉｈｏｎｇ ，ＳＯＮＧＹｏｎｇ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｎｔｒｏｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎａｎ２５００６１，Ｃｈｉｎａ； ２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｉｂｏ２５５０４９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＦＮＮ）ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗａｓｆｏｒｍｅｄｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔ ｗｏｒｋｓ．ＴｈｅｆｕｚｚｙｒｕｌｅｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｂｙｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔＱＬｅａｒｎｉｎｇ（ＱＬ）ｏｎｌｉｎｅｂｅｆｏｒｅｈａｎｄ．Ｔｈｅｒｕｌｅｓ ｗｅｒｅｉｍｐｌｉｃｉｔｌｙｓｔｏｒｅｄｉｎｔｈｅＦＮＮａｆｔｅｒｔｈｅｏｆｆｌｉｎｅｔｒａｉｎｉｎｇ．Ｉｎｃｏｎｔｒｏｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｓｅａｒｃｈａｎｄｉｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆ ｔｈｅｒｕｌｅｓｗｅｒｅｕｎｎｅｃｅｓｓａｒｙ，ａｎｄｔｈｅｂｅｓｔａｄａｐｔｉｖｅｂｅｈａｖｉｏｒｃｏｕｌｄｂｅｐｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｅｏｕｔｐｕｔｗｉｔｈｏｕｔｌｏｏｋｉｎｇｕｐｔｈｅｔａｂｌｅ． Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｂｅｃａｕｓｅａｌｌｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓａｒｅｆｒｏｍｔｈｅｔｒａｉｎｅｄｆｕｚｚｙｒｕｌｅｓ，ｔｈｅｏｕｔｐｕｔｉｓａｌｍｏｓｔｔｈｅ ｓａｍｅａｓｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｒｕｌｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ；ｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ａｄａｐｔｉｖｅｂｅｈａｖｉｏｒ；ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｒｕｌｅｓ 式行为通常利用模糊控制规则组合的避障、趋向目 ０　引言 标等行为来实现［２３］。由于模糊逻辑控制器的前件