移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法
【專利摘要】一種移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法，屬于移動機器人目標點趨近自主導航控制器【技術領域】，用于移動機器人的導航控制。其技術方案是：本發(fā)明包括目標點趨近控制器、沿墻行走控制器、避障行為控制器，控制器中采用了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡，在神經(jīng)網(wǎng)絡中同時融入時空信息。本方法在不同條件下設定各控制器權值，并根據(jù)不同控制器的權值順序作為控制器激活與否的判別順序，通過控制器激活及轉換條件的使用,實現(xiàn)各控制器之間的相互轉換。本發(fā)明通過神經(jīng)網(wǎng)絡的在線訓練，實現(xiàn)機器人的在線自主學習，與先前的基于模塊化的控制器相比，控制策略簡便易行，通過各控制器之間的轉換，更加有效、高精度地控制移動機器人實現(xiàn)目標點趨近導航控制任務。
【專利說明】移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于多個脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的移動機器人的導航控制方法，屬于移動機器人目標點趨近自主導航控制器【技術領域】。
【背景技術】
[0002]移動機器人是機器人學中的一個重要分支，它是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多種功能于一體的綜合智能控制系統(tǒng)，主要應用于軍事和民用兩大領域。服務機器人是機器人研究領域的一個重要分支，在服務機器人中以移動機器人為多。移動機器人發(fā)展趨勢之一是逐步向智能化方向發(fā)展。神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、遺傳算法等智能計算方法為移動機器人的智能化起到了推進的作用。
[0003]移動機器人要完成給定任務，需要進行自主導航。自主導航是移動機器人中所要解決的重要關鍵問題之一。移動機器人的給定任務多以目標點趨近子任務為基礎，因而目標點趨近導航是常見的移動機器人導航任務之一。在具有各種不確定信息的未知的非結構化環(huán)境中，移動機器人只有實現(xiàn)自主地通過感知和推理實現(xiàn)無碰撞趨向目標位置的智能行為，才能順利地完成給定任務。對于移動機器人的導航控制問題，傳統(tǒng)控制方法通過借助所建立的精確數(shù)學模型來分析解決，所設計的導航控制器大多工作在結構化的環(huán)境中，完成的任務也多為簡單的重復性強的沿規(guī)劃路徑行走的運動。但對于在未知、非結構化環(huán)境中執(zhí)行復雜任務的移動機器人，要想得到環(huán)境的精確數(shù)學模型是非常困難的。而神經(jīng)網(wǎng)絡應用的特點是不需要建立精確的對象模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡特定的拓撲結構，網(wǎng)絡聯(lián)結突觸的權值設定，對應的神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法，即可解決很多非線性的實際問題。
[0004]目前被稱為第三代神經(jīng)網(wǎng)絡的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡與前兩代神經(jīng)網(wǎng)絡相比，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡具有下述優(yōu)點:
(I)脈沖神經(jīng)元中融入了時間和空間信息，因而脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡更適用于實際的動態(tài)環(huán)境中。
[0005](2)在前兩代傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡中傳遞的是模擬信號，而脈沖神經(jīng)元是通過脈沖時間序列傳送和接收信息，這就使得脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡較那些經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡具有更強的魯棒性。
[0006](3)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡易于用硬件實現(xiàn)。由于脈沖神經(jīng)元模型可通過硬件電路模擬，因而脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡功能也易于借助神經(jīng)微電路來實現(xiàn)。
[0007](4)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的計算能力。它能夠以更少的神經(jīng)元實現(xiàn)第二代神經(jīng)網(wǎng)絡逼近的任何連續(xù)函數(shù)，因而同樣功能的基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的神經(jīng)芯片相對于基于第二代神經(jīng)網(wǎng)絡的神經(jīng)芯片具有更小的體積和更低的功耗。
[0008]由于在移動機器人控制器的設計中同時需要融入時空信息，而同時融入時空信息正是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡較傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡相比獨具的特點，此外脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡計算速度快、易于用硬件實現(xiàn)，所以脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡更適于移動機器人控制器的設計。
【發(fā)明內容】

[0009]本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法，這種方法基于距離傳感信息融合及多個脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，使得移動機器人在未知、非結構環(huán)境中能夠利用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡避障行為控制器、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡沿墻行走控制器進行自主避障、自主沿墻行走，配合目標點趨近模塊，從而完成移動機器人在未知環(huán)境中的目標點趨近導航任務。
[0010]解決上述技術問題的技術方法是:
一種移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法，它包括目標點趨近控制器、沿墻行走控制器、避障行為控制器，沿墻行走控制器和避障行為控制器中采用了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡，在神經(jīng)網(wǎng)絡中同時融入時空信息，導航控制方法包括以下步驟:
步驟A:初始化各控制器，及相關閾值參數(shù):為判斷周邊障礙物考慮與否的閾it, a 為機器人中心距目標點的距離，dfhr為機器人是否到達目標點閾值，當機器
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人中心距目標點的距離?機器人到達目標點閾值，即 < C；/ ,，認為機器人到達目標點，φ?ιy為移動機器人運動方向是否偏離給定方向閾值；
步驟B:計算ψ 0 φ為移動機器人當前運動方向和機器人中心點(&,.Tr)與目標點(a,.Yt)連線之間的夾角，Ψ為移動機器人中心點(U)與目標點(a,.連線與笛卡兒坐標系中橫坐標軸正向之間的夾角，為移動機器人位姿角；
(65的計算如下(I) (2)式所示:
【權利要求】
1.一種移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法，其特征在于:它包括目標點趨近控制器、沿墻行走控制器、避障行為控制器，沿墻行走控制器和避障行為控制器中采用了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡，在神經(jīng)網(wǎng)絡中同時融入時空信息，導航控制方法包括以下步驟: 步驟A:初始化各控制器，及相關閾值參數(shù):d#為判斷周邊障礙物考慮與否的閾值，d 為機器人中心距目標點的距離，drhr 為機器人是否到達目標點閾值，當機器人中心距目標點的距離:￡機器人到達目標點閾值，即
2.根據(jù)權利要求1所述的移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法，其特征在于:所述權值設定算法為:當機器人與目標點之間的距離:S移動機器人距離正前半周最近的障礙物的距離，即
3.根據(jù)權利要求2所述的移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法，其特征在于:所述沿墻行走控制器中的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡工作過程為: (1)計算輸入層脈沖神經(jīng)元的脈沖頻率編碼； (2)計算隱含層神經(jīng)元的膜潛能及其輸出脈沖數(shù)，及脈沖點火時間； (3)計算電機神經(jīng)元的膜潛能(電位)、輸出脈沖數(shù)，及脈沖輸出時間； (4)利用電機神經(jīng)元的輸出脈沖數(shù)，控制機器人驅動電機旋轉角速度。
4.根據(jù)權利要求3所述的移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡控制器導航控制方法，其特征在于:所述避障行為控制器中的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡工作過程為: (1)采集距離傳感器測量信息； (2)設置脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡連接權值； (3)編碼超聲傳感器組2測量信息的最小值進行脈沖編碼輸入至脈沖接近神經(jīng)元，接近神經(jīng)元與轉向神經(jīng)元脈沖時序同時性檢測，同時計算從第A ( ^ =1,2 )個隱含神經(jīng)元輸入到第i個電機神經(jīng)元的激活潛能； (4)將超聲傳感器測量信息進行脈沖頻率編碼輸入至脈沖傳感器神經(jīng)元計算從第j個(j‘=l，2，3)傳感器神經(jīng)元輸入到第i個電機神經(jīng)元的激活潛能； (5)計算兩個電機神經(jīng)元的總的膜潛能； (6)利用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡中的無監(jiān)督的Hebb學習規(guī)則調節(jié)SNN的網(wǎng)絡連接權值； (7)根據(jù)電機神經(jīng)元的輸出 脈沖頻率確定機器人驅動輪的角速度。
【文檔編號】G05D1/02GK103984342SQ201310716892
【公開日】2014年8月13日 申請日期:2013年12月23日 優(yōu)先權日:2013年12月23日
【發(fā)明者】王秀青, 侯增廣, 譚民, 潘世英 申請人:王秀青