科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为满足救援机器人在特殊工作环境下的成功避障和趋于目标,设计了一种新的机器人总体结构,采用超声波传感器收集周围距离信息并采用生命探测仪扫描周围环境将结果用于指导机器人到达事故地点.为提高结构化和非结构化交互环境下救援机器人的避障成功率,提出一种自适应模糊神经网络路径规划算法,利用障碍物信息生成相应的模糊控制规则,并将模糊算法构建成神经网络结构形式,使得规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,同样可使救援机器人具有较为迅速的反应能力,实现机器人连续、快速地避障并顺利搜索到指定目标.系统仿真证明了该算法在救援机器人路径规划中的有效性.
