基于模糊神经网络算法的移动机器人运动控制系统设计

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时间:2019-07-02

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1、暨南大学硕士学位论文题名(中英对照):基于模糊-神经网络算法的移动机器人运动控制系统设计DesignofMobileRobotMotionControlSystemBasedonFuzzyNeuralNetworkAlgorithm作者姓名:田润指导教师姓名:及学位、职称:陈芝得博士教授学科、专业名称:论文提交日期:论文答辩日期:答辩委员会主席:论文评阅人:信号与信息处理2014年5月2014年6月曾碧谢洪鲸张树群暨南大学2014年6月学位授予单位和日期: 独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除

2、了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得暨南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解暨南大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权暨南大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学

3、位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:导师签名:签字日期:签字日期:年月日年月日学位论文作者毕业后去向:工作单位:电话:邮编:通讯地址: 暨南大学硕士学位论文摘要伴随着科学技术的快速发展,社会、生活的智能化程度逐渐提高,智能机器人的应用也在逐渐朝着常态化的方向发展,这种需求也在不断的增加,其中轮式移动机器人在日常生活中的应用最为广泛,涉及到救援、医疗、军事的各个方面,对推动社会的进步做出了巨大的贡献。其中,移动机器人的运动控制在机器人研究领域中占有重要的地位,多传感器融合技术、先进智能控制的发展使移动机器人的运动控制逐渐朝着智能化的方

4、向发展。本文针对四轮的轮式滑动移动机器人的运动控制系统进行研究,采用基于ARM9+单片机的两级控制系统,将模糊-神经网络控制算法引入到控制系统当中,对系统的软硬件平台进行了设计,并对控制系统进行了测试与分析。本文的主要工作如下:1)根据轮式滑动移动机器人的运动体系结构,对其机械特性和运动学模型进行了分析,为本文的运动控制系统的设计提供了数学理论依据;2)分别阐述了模糊控制和神经网络控制工作原理,详细介绍了BP神经网络的学习过程,提出将模糊控制和BP神经网络控制两种控制理论结合起来,用于运动控制系统当中,为运动控制系统的实现奠定了理论基础。3)

5、根据控制系统的总体方案要求,对控制系统的软硬件平台进行了搭建,对于嵌入式系统的每个部分的功能都进行了详细的介绍。4)通过对机器人的运行环境及工作条件的分析,设计了基于嵌入式系统的移动机器人软件控制部分,基本实现了控制系统方案的要求,对模糊-神经网络控制算法在运动控制系统中应用的有效性进行了实验,通过对实验数据的分析,不断调整给定参数,得到了比较好的控制效果。关键词:ARM-LINUX,运动控制,模糊控制,控制系统,神经网络控制I 暨南大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofscienceandtech

6、nology,theintelligentofsocietyandthelevelofpeople’slifeisgraduallyincreasing,theapplicationsofintelligentrobotsaremovingintothedirectionofnormalization,whichrequestisconstantlyincreasing,wheeledmobilerobotisthemostwidelyappliedindailylife,whichrelatetovariousaspects,suchasr

7、escue,medical,military,andsoon.wheeledmobilerobotmakestremendouscontributionsonpromotingsocialprogress.Motioncontrolofmobilerobotplaysanimportantroleinthefieldofrobotics,themulti-sensorfusiontechnologyandadvancedintelligentcontroltechnologyacceleratethedevelopmentoftherobot

8、industry.Thispaperdesignedthemotioncontrolsystemoffour-wheelslidemobilerobot,adopt

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