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基于小波神经网络模糊滑模控制的轮式移动机器人避障研究
基于小波神经网络模糊滑模控制的轮式移动机器人避障研究
摘要：随着机器人技术的不断发展，轮式移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。然而，在复杂的环境中实现轮式移动机器人的自动避障仍然是一个具有挑战性的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于小波神经网络模糊滑模控制的轮式移动机器人避障方法。通过对机器人感知模块的设计和算法的优化，我们能够实现轮式移动机器人在复杂环境中的自主避障。
关键词：轮式移动机器人，避障，小波神经网络，模糊滑模控制
1.引言
随着科学技术和社会进步，机器人技术在各个领域得到广泛应用。轮式移动机器人作为机器人技术中的重要一员，因其灵活性和机动性而被广泛研究和应用。然而，在复杂的环境中实现轮式移动机器人的自主避障仍然是一个具有挑战性的问题。因此，研究如何使轮式移动机器人能够在复杂环境中自主避障，具有重要的理论和实践意义。
2.相关工作
在过去的几十年里，许多学者对轮式移动机器人避障问题进行了广泛的研究。其中，基于传统的控制方法，如模糊逻辑控制和PID控制，进行轮式移动机器人避障的研究取得了一定的成果。然而，这些方法通常依赖于事先定义好的规则和参数，无法适应不同环境下的变化。因此，需要引入更加灵活和自适应的控制方法来解决这一问题。
3.方法介绍
本文提出了一种基于小波神经网络模糊滑模控制的轮式移动机器人避障方法。首先，通过传感器对周围环境进行感知，并提取环境信息。然后，利用小波神经网络进行特征提取和判别，获得机器人当前的状态信息。接下来，通过模糊滑模控制方法，实现机器人的运动控制和决策。最后，通过与真实环境的对比实验证明了该方法的有效性。
4.实验与结果
本文通过在实际的轮式移动机器人上进行一系列的实验，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，基于小波神经网络模糊滑模控制的轮式移动机器人能够在复杂的环境中实现自主避障，并具有良好的性能表现。
5.结论与展望
本文提出了一种基于小波神经网络模糊滑模控制的轮式移动机器人避障方法，并通过实验证明了该方法的有效性。然而，该方法仍存在一些局限性，例如对传感器精度和环境变化的适应性等方面仍需要进一步改进。未来的研究可以在这些方面进行深入研究，以提高轮式移动机器人的避障性能和适应性。
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