1、移動機器人是一種能夠在工作環(huán)境中自主移動并完成預定任務的智能系統(tǒng),是機器人學和智能控制的一個重要研究領域,在工業(yè)、農業(yè)、民用以及軍事領域具有廣泛的應用前景。移動機器人自主避障問題是機器人研究領域中的熱點問題,已引起了國內外學者的廣泛關注。移動機器人在其工作環(huán)境中必須具有可靠而靈活的自主移動能力,因此使得移動機器人具有學習能力是實現(xiàn)自主避障的關鍵問題,是提高移動機器人智能性的必然選擇。 針對移動機器人避障問題,本文主要做了以下三個

2、方面的工作。 (1)在基于行為控制結構的基礎上,設計了一種智能控制結構,該結構中引入了強化學習模塊,可以實現(xiàn)移動機器人的自主學習功能,克服了純粹基于行為控制結構自學習能力差、編程繁雜的不足。 (2)神經網(wǎng)絡具有良好的泛化能力,利用神經網(wǎng)絡實現(xiàn)Q學習,解決了表格Q學習應用范圍小、占用存儲空間大的問題,并把其分別應用到移動機器人的靜態(tài)和動態(tài)避障中,實現(xiàn)了移動機器人的自主避障。 (3)提出基于增長型自組織神經網(wǎng)絡避障算