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针对环境信息未知或部分未知的情况,提出动态行为控制方法使移动机器人自主避障。采用动态窗法表示结构空间,并分析环境信息,激发相应的行为进行避障,经过行为融合后得到可行的路径和速度值。其中趋向目标的行为采用模糊逻辑控制的方法,避障行为采用VFH方法加以实现。在计算过程中考虑了动力学与运动学约束条件,使得动态行为控制方法更加可行。仿真结果论证了所提出的方法的实时性与有效性。
本文探索了一种直接利用自然语言进行机器人运动技能训练的控制方法, 提出了利用模糊神经网络结构作为基本行为控制单元,通过教师的自然语言指令完成针对某 一特定行为的运动经验获取和控制器训练,这是一种更加自然的控制器构造方式,以基本运 动单元为基础,可以进一步实现机器人复杂任务的语言编程与控制.所提控制方法最终在一 个轮式移动机器人系统上进行了语言训练实验.

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