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[仿生技术] 自走式机器人避障行为模式学习

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发表于 2008-5-9 09:14:07 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自: 中国山东泰安

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名称:《自走式机器人避障行为模式学习》 + u+ e- ^, K1 @: Y4 Q: a/ ^! P" Y
作者:黄惟诚 郑钰葶 陈仲宇 1 Q* K# K" B( ?. S- M4 y
作者单位:明道管理学院资讯工程学系 ; |! i! m1 v/ y5 q- W( {- [
摘要 " @/ Y8 L2 c: y$ @7 U. x8 A6 t
明道管理学院目前正在研发无人操控车,其目的是希望以无人控制车辆之理论应用於未来发展无人控制城市公车系统上,达到洁净与安全之目标.- M3 Y" F+ K! L: d
& P- N9 h1 L0 d/ b7 Z' X0 ^0 b& ]
  本专题以小型自走式机器人做为无人操控车的实验模型, 发展无人控制之相关理论. - g% P$ b/ A: K5 ^" E  e6 k

+ z! T# J5 q, c& {, V; v7 b# x6 h  本专题是使用红外线感应器装置在机器人的前端,使机器人能够得知正确的障碍物位置,首先让机器人在固定路线的行程中读取到不同的红外线数据与马达转速,在电脑中使用得到的样本 据 训 多层感知器(MultiLayer
1 ?/ R* o( S' Z7 ~$ `Perceptron:MLP),经过误差修正的训 ,将得到的权重(weight)写入机器人的控制晶片程式 操控马达转速,进而达到躲避障碍物的学习效果.
4 w7 d* l8 N, }" H5 j2 J9 N - U/ r2 ]6 X, b. W) @1 I
......) r/ E& ^6 G# n' q

# W! Y  n) s4 e& [# d; G" T' x4 I& J& Z关键字:机器人,类神经网路,多层感知器,躲避障碍物,权重 , [% R% F- |6 Z( l8 [) n  A

# _9 M) n2 ]9 X目录; |3 e, j: u0 v. c4 J  l( S
摘要............1
9 D. M& N0 g! K0 a6 T: U目录....................2
, |% ?  y/ A; \  ^8 |1 t% G9 s图目录......................3
2 f4 G$ ?9 W7 Z, z+ {: A第一章 绪论 ...............4
% l3 \! T: V/ x* _* u7 }1.1,研究动机与目的.............4 9 s$ Y0 ~) c+ d, D3 |7 Y) E/ B6 A
1.2,研究方法.................4
/ n7 G" t& I! `( B2 H$ h' F1.3,实验器材介绍............5
! D0 U; n, g( e& Q1.3.1,自走式机器人硬体设备介绍...........5
7 g  N2 R6 `4 R, K2 p1.3.2,红外线感应器..............6
9 V- w' Y6 h0 y: _0 N( W第二章 经网 模型.................................7 : B/ U% I; n& ~) h9 g* c
2.1,多层感知器架构.............................7 6 X8 d& X; |$ k" X' Z& M
2.1.1, 经网 模型架构.............................8
+ U6 T! k1 S& |% x1 b" h3 e2.2,倒传递演算法(Back Propagation Network,BPN)...................9
- k7 ?) m# }  H1 I4 l% ?2.2.1反应方程式.............................9 1 `- l: E* T5 J5 A
2.2.2 经训 演算法.............................9 & ?/ o% E) {& k+ u' \) q$ h' u
2.2.3 经模型收敛.............................10 * a- u4 K& z4 M1 q* g
2.3 经模型训 程.............................11
( w* T. C( N- P1 `2 B1 H3 ~& \第三章 实验结果与讨 ............................12 ( U: G: n- N: O4 Q4 D8 x- |
3.1,避障模式架构.............................12 9 H% C1 J3 ~- ^2 h7 a! v
3.2,避障即时运算系统画面.............................12 1 y2 I, H" v! X  \5 O; m
3.3,实际操作结果.............................13 " s5 c  \6 r+ j6 M$ ?
第四章 结 与未 展望.............................15
( s$ R3 p5 U4 _8 h3 S+ G2 {考文献.........................16
/ U; V. ]! a2 W# W) h9 F) D& ~; j- J, q
图目
" ^6 M( @( U3 `1 k图1-1 自走 硬体结构示意图.........................5 8 ?. _) L, e6 G- z7 S' \
图1-2 自走 实体鸟瞰图.........................6
5 a2 b8 s7 T3 D+ ^3 z- \图1-3 Sharp GP2D12 Analog Distance Sensor ....................6
1 z, B, P) Y. ~5 W! h: F* S图2-1 经网 架构图.........................7
% ~; e8 B5 L. H; r- J( R1 o图2-2 经元模型与 图.........................8
6 |( |& Q: F/ @7 j图2-3 经网 模型架构图.........................8 2 P, N6 ?& r/ ?0 l
图2-4 经模型误差收敛图.........................10 7 _) R) b' R1 _  T& R* m/ [
图2-5 经模型训 程图.........................11
# n8 e* {# s1 {# B4 W' s3 @图3-1 避障模式之架构图.........................12
5 g' k8 Z6 R- z- M图3-2 避障即时运算系统.........................13
3 Z9 T- Z$ R% u图3-3 实际画面图-1..........................13 8 T9 T: o5 T# w. {8 i
图3-4 实际操作图-1..........................13
' l9 g" H3 n9 Z. q% L0 {" s图3-5 实际画面图-2..........................14
% |+ R+ b0 M; l* r" g1 c3 @图3-6 实际操作图-2..........................14
9 S6 a: y2 T4 J" v4 }) B' e图3-7 实际画面图-3..........................14
- X# Z6 c+ ^+ f图3-8 实际操作图-3.........14
! R8 B% q, u6 C+ i4 ~/ ?
; t. G3 j; q% U# k& ~8 J. J6 f- ^, K' T' p5 B5 Z$ e5 l
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