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基于模糊神经网络的移动机器人避障研究的中期报告
中期报告主要介绍了基于模糊神经网络的移动机器人避障研究的进展情况，包括以下内容：
1.研究背景和意义：随着机器人技术的发展，移动机器人在工业、医疗、服务等领域的应用日益广泛。而机器人避障是移动机器人应用中的一个关键问题，如何有效地解决机器人在环境中避免障碍物的问题，对于机器人的实际应用具有重要意义。
2.研究现状：对移动机器人避障研究领域的国内外文献进行了综述，发现目前主要研究方法包括神经网络、遗传算法、模糊控制等。其中，模糊神经网络方法由于具有解决非线性问题和适应性强等优势，受到了越来越多研究者的关注。
3.研究内容和方法：本研究基于模糊神经网络方法，设计了一个移动机器人避障控制系统。具体分为两个部分：传感器数据处理和控制器设计。传感器数据处理部分主要是对机器人的环境感知进行处理，包括障碍物检测和距离测量；控制器设计部分则是利用模糊神经网络对机器人的运动控制进行设计。
4.实验结果分析：在实验室内和户外进行了一系列实验，对系统的性能进行了评估。实验结果表明，本研究提出的移动机器人避障控制系统具有较好的避障性能和稳定性，能够在不同环境下有效地解决机器人避障问题。
5.存在的问题和下一步工作：经过实验发现，目前系统还存在一些问题。例如，当机器人在高速移动时，系统反应较慢，容易发生碰撞等。下一步工作将继续优化系统设计，并进行更加复杂的实验验证。
综上，基于模糊神经网络的移动机器人避障研究在机器人应用中具有重要意义。本研究提出的移动机器人避障控制系统具有一定的创新性和实用性，有望进一步推动机器人实际应用领域的发展。