基于神经网络的移动机器人预瞄轨迹跟踪控制算法研究.pdf

基于神经网络的移动机器人预瞄轨迹跟踪控制算法研究 本文研究的是基于神经网络的移动机器人预瞄轨迹跟踪控制算法。该算法旨在解决移动机器人轨迹跟踪控制问题，提高机器人的轨迹跟踪能力。通过建立移动机器人动力学方程和Simulink模型，获取实验数据，并使用BP神经网络对实验数据进行训练，从而控制驱动轮的驱动扭矩，实现预瞄轨迹跟踪控制。 该研究的关键技术点包括： 1. 移动机器人动力学模型的建立：建立移动机器人动力学方程，描述机器人的运动特性，并搭建Simulink模型，用于仿真实验。 2. BP神经网络的应用：使用BP神经网络对实验数据进行训练，学习机器人的运动特性，并对驱动轮的驱动扭矩进行控制。 3. 预瞄轨迹跟踪控制算法的设计：设计基于神经网络的预瞄轨迹跟踪控制算法，利用BP神经网络对实验数据进行训练，实现机器人的预瞄轨迹跟踪控制。 4. 仿真实验的验证：通过仿真实验，验证该预瞄轨迹跟踪控制算法的有效性。 该研究的理论基础包括： 1. 神经网络理论：BP神经网络是神经网络的一种，通过反向传播算法，学习机器人的运动特性，并对驱动轮的驱动扭矩进行控制。 2. 移动机器人动力学理论：移动机器人的动力学模型是研究移动机器人的运动特性的基础，描述机器人的运动特性，用于搭建Simulink模型。 3. 轨迹跟踪控制理论：轨迹跟踪控制是移动机器人运 动控制中的一个重要问题，本研究旨在解决该问题，提高机器人的轨迹跟踪能力。 该研究的实践价值包括： 1. 提高机器人的轨迹跟踪能力：该研究旨在提高机器人的轨迹跟踪能力，提高机器人的运动稳定性和精度。 2. 应用于机器人导航：该研究的成果可以应用于机器人导航，提高机器人的导航能力和效率。 3. 应用于自动驾驶：该研究的成果也可以应用于自动驾驶，提高自动驾驶的稳定性和安全性。 本研究旨在解决移动机器人轨迹跟踪控制问题，提高机器人的轨迹跟踪能力，具有较高的理论价值和实践价值。