基于神经网络的移动机器人对路径形式的识别与分类

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标题：基于神经网络的移动机器人对路径形式的识别与分类

　　在已知路径时，要求移动机器人快速准确地进行路径跟踪是柔性装配系统中实现物料自动传输的一个关键技术。目前，许多学者都是在笛卡尔坐标空间中，建立移动机器人的实际位姿和期望位姿之间的误差矢量，并采用该误差矢量作为系统的反馈来消除跟踪误差，并设法在控制过程中减少有关移动机器人的运动学和动力学的计算量，提高算法的实时性［1～4］。但移动机器人在路径跟踪过程中，始终是处于纠偏状态下，其运动路线呈“蛇”形轨迹，从而影响移动机器人的跟踪精度。为此，在分析传统路径跟踪方式所存　……（快文网http://www.fanwy.cn省略395字，正式会员可完整阅读）……
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　　图1切线跟踪方式
　　1.2圆弧跟踪方式
　　圆弧跟踪方式相当于用分段圆弧来拟合曲线路径［6］,该方法在一定程度上改善了切线跟踪和弦线跟踪的不足，路径跟踪精度有一定的提高，但由于分段跟踪圆弧的曲率在路径跟踪中是不变的，因此当路径采样圆弧与分段跟踪圆弧的曲率半径差别较大时，尤其是当路径采样圆弧出现直线、采样点位于二者之间时，移动机器人也会产生远离期望路径的纠偏指令，使得跟踪误差加大。
　　2路径特征向量的抽取
　　如图2所示，设pc 为移动机器人的当前实际位姿，pr为其当前期望位姿，则移动机器的误差分析
　　screen.width-400)this.style.width=screen.width-400;">
　　图2路径跟踪中
　　人在路径跟踪中会产生方向误差eh、横向偏移误差ex和纵向偏移误差ey，设误差矢量e和路径跟踪精度误差限δe 分别为
　　screen.width-400)this.style.width=screen.width-400;">
　　当e≤δe时，抽取当前路径段的特征向量，进行路径形式的识别和分类，进而跟踪所识别的路径。否则控制转入纠偏模块进行纠偏。
　　screen.width-400)this.style.width=screen.width-400;">
　　图3路径特征表示法
　　如图3所示，移动机器人前方路径段的特征向量dm(m=i,j,k，…)即为在每个采样点处移动机器人的当前实际位置与其期望位置之间在移动机器人坐标系x′o′y′中o′x′方向上的坐标值。
　　设(x′0,y′0)为移动机器人坐标原点在绝对坐标系xoy中的坐标，(xm,ym)(m=i,j,k，…)为期望路径上对应采样点i,j,k，…在绝对坐标系xoy ……（未完，全文共4263字，当前只显示1026字，请阅读下面提示信息。收藏基于神经网络的移动机器人对路径形式的识别与分类）

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