轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究-控制理论与控制工程专业论文.docxVIP

南京理工大学硕士论文 南京理工大学硕士论文 轮式移动机器轨迹跟踪控制研究 摘要 本文以AS—R型移动机器人为控制对象，围绕轨迹跟踪控制问题展开理论和应用 研究。 论文首先详细地介绍了模糊控制的基本原理，并构造了机器人轨迹跟踪的模糊控 制系统，它不依赖于对象的精确的数学模型，能有教地克服被控对象存在的非线性和 不确定性的影响。然后，介绍了一种基于BP算法的神经网络，将模糊控制与神经网 络结合起来，利用神经网络模拟模糊推理，使得神经网络具有了模糊推理和归纳能力。 由于神经网络具有自学习的能力，又使得模糊神经网络的推理归纳方式在实际的控制 过程中可以不断地修正，同时由于模糊神经网络的结构具有明确的物理意义，使模糊 神经网络的结构设计和权值的初始化菲常容易，采用高斯基函数作为模糊隶属函数， 构造了模糊高斯基函数神经网络。其后，采用了一种基于遗传算法的模糊神经网络控 制方法，即利用遗传算法离线训练模糊神经网络，使网络参数达到近似全局最优。 最后，基于ASR自主轮式移动机器人，从编程上实现了非完整移动机器人运动控 制系统，计算机仿真和平台实验结果验证了本文所设计轨迹跟踪控制律的有效性。 ’ 关键词：非完整机器人：轨迹跟踪；模糊控制；神经网络；遗传算法 Abstract Abstract 硕士论文 Abstract In this thesis，mjectory tracking con廿ol for AS—R autonomous wheeled mobile robot is considered in theory and application． Fnstly,the basic principle of fuzzy control is introduced，and a fuzzy control method of uajectory tracking for AS-R robot is proposed，The proposed method does not depend on the accurate mathematics model，can overcome the effects of the nonlin吼coupling and uncertain factors．Secondly,a kind of neural network based on BP learning algorithm is presented．Then fuzzy inductive inference and serf-learning are realized by consuucting fuzzy neural network(FNN)that combines fuzzy control and neural network together． FNN uses neural network to realize fuzzy inference。which enable it to have abillty of fuzzy inductive inference and ability of tuning the way of inference．Since the construction of FNN has clear meaning，the design and initialization of FNN are also very easy,and a fuzzy Gaussian basis neural network is given．Thirdly,the genetic algorithm is introduced， and the genetic algofithm is used to optimize the FNNs parameters off-line． Finally,software is programmed to implement AS—R autonomous wheeled mobile robot motion control system．Simulation and experiment results validate that the trajectory tracking control laws proposed inⅡliS thesis ale effective． Key Words：mobile robot；『trajectory tracking；Fuzzy Control；Neural Network；Genetic Algorithm -II- 声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得