移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法

摘要

一种移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，属于移动机器人目标点趋近自主导航控制器技术领域，用于移动机器人的导航控制。其技术方案是：本发明包括目标点趋近控制器、沿墙行走控制器、避障行为控制器，控制器中采用了脉冲神经网络，在神经网络中同时融入时空信息。本方法在不同条件下设定各控制器权值，并根据不同控制器的权值顺序作为控制器激活与否的判别顺序，通过控制器激活及转换条件的使用,实现各控制器之间的相互转换。本发明通过神经网络的在线训练，实现机器人的在线自主学，与先前的基于模块化的控制器相比，控制策略简便易行，通过各控制器之间的转换，更加有效、高精度地控制移动机器人实现目标点趋近导航控制任务。

主权项

一种移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，其特征在于：它包括目标点趋近控制器、沿墙行走控制器、避障行为控制器，沿墙行走控制器和避障行为控制器中采用了脉冲神经网络，在神经网络中同时融入时空信息，导航控制方法包括以下步骤：步骤A:初始化各控制器，及相关阈值参数：为判断周边障碍物考虑与否的阈值，为机器人中心距目标点的距离，为机器人是否到达目标点阈值，当机器人中心距目标点的距离机器人到达目标点阈值，即，认为机器人到达目标点，为移动机器人运动方向是否偏离给定方向阈值；步骤B:计算为移动机器人当前运动方向和机器人中心点(x_r; y_r)与目标点(x_t; y_t)连线之间的夹角，为移动机器人中心点（x,y）与与目标点(x_t; y_t)连线与笛卡儿坐标系中横坐标轴正向之间的夹角，为移动机器人位姿角；的计算如下（1）（2）式所示：步骤C:采集距离传感器测量信息；步骤D:判断机器人当前位置是否到达目标点，即是否如果机器人当前位置到达目标点，即，转入步骤L，机器人停止运动，否则进入步骤E；步骤E: 如果机器人当前位置未到达目标点，即，进入权值设置控制器，设定各控制器权值，权值从大到小的顺序决定着判断各控制器是否激活的顺序；步骤F: 若机器人当前位置未到达目标点，即当，并且移动机器人前半周距离传感器的测量值中的最小值时，目标点趋近控制器值最大，判断是否满足目标点趋近控制器条件，满足则先进入目标点趋近控制器，即转入步骤K;否则转入步骤G；步骤G: 当移动机器人正前半周距离传感器的测量值中的最小值<机器人与目标点之间的距离，即时，根据各控制器权值大小的顺序判断各控制器激活的条件是否满足;先判断是否满足沿墙行走控制器激活条件，满足则进入I；不满足，判断是否满足避障行为控制器激活条件，满足则转入步骤J，仍旧不满足避障行为控制器激活条件，则转入步骤H；步骤H: 判断是否满足目标点趋近控制器激活条件，满足则转入步骤K；步骤I: 根据沿墙行走控制器控制策略控制机器人逆时针或顺时针沿墙行走时间，行走时间后，重复步骤B；步骤J: 根据避障行为控制器控制策略控制机器人进行避障行走时间，行走时间后，重复步骤B；步骤K: 进入目标点趋近控制器，按目标点趋近进行机器人控制； 步骤L:机器人到达目标点，机器人停止运动。