基于神经网络的移动机器人轨迹预测控制

摘要：

针对移动机器人在未知离散障碍物环境下感知、导航控制的问题,设计了一种基于神经网络与模型预测的控制系统.在感知阶段,采用传统视觉算法提取十二维度离散障碍物特征,并将其传入神经网络以控制机器人避障感知;在规划阶段,基于处理后的感知地图设计JPS全局规划器和MPC局部规划器,实现机器人自主导航.对该系统进行Simulink/CarSim联合仿真,并搭建移动机器人在室外环境测试.结果表明,仿真及测试过程中机器人感知信息准确可靠,导航轨迹效果稳定.

关键词：自动驾驶、神经网络控制、模型预测控制(MPC)、路径规划、JPS算法

所属期刊栏目：43

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金12162007

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：52-59