本文關(guān)鍵詞：基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的全向智能輪椅避障，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為應(yīng)對人口老齡化進程的不斷加快,幫助殘障人士重新融入社會和提高運動的自由度,大量學(xué)者對智能輪椅相關(guān)技術(shù)進行了深入研究。智能輪椅是一種面對行動不便人士的綜合服務(wù)性移動機器人系統(tǒng),其在自主運動過程中會遇到一些不同的障礙物,因此智能輪椅自主避障的安全性和舒適性是智能輪椅必需解決的關(guān)鍵性技術(shù)問題。本文提出一種基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的全向智能輪椅自主避障算法,該算法融合基于改進模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的避障算法和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的避障算法實現(xiàn)智能輪椅自主避障的功能。本文的研究工作有以下幾個部分:1)基于改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能輪椅避障算法對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯的智能輪椅避障算法中存在的對參數(shù)選取必須依賴研究人員經(jīng)驗的問題,提出基于改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的避障算法。該算法同時具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯的優(yōu)勢,將模糊邏輯參數(shù)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,從而實現(xiàn)參數(shù)的自主學(xué)習(xí)與優(yōu)化。2)基于共軛梯度法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化針對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)效率低、收斂速度慢以及易形成局部最優(yōu)的問題,提出基于共軛梯度法的改進方法。該方法把前一點的梯度乘以相應(yīng)系數(shù),將結(jié)果加到該點的梯度上得到新的搜索方向,加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂,有效降低數(shù)據(jù)的存儲量和算法的計算復(fù)雜度。3)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的全向智能輪椅避障算法為使智能輪椅適應(yīng)更加復(fù)雜的環(huán)境,提高系統(tǒng)魯棒性,提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法的避障算法。該算法在網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)函數(shù)中加入權(quán)衰減項,利用貝葉斯原理優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和權(quán)值,同時,利用貝葉斯原理對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行選擇,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和智能輪椅避障的魯棒性。仿真實驗和實機實驗表明,本文提出的基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的全向智能輪椅避障算法,改善了全向智能輪椅的避障路徑,提高了智能輪椅系統(tǒng)的魯棒性,在實際應(yīng)用具有一定的價值。
【關(guān)鍵詞】：避障 改進模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能輪椅 共軛梯度法 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH789;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外的智能輪椅研究概況10-13
• 1.2.1 國外智能輪椅發(fā)展概況10-12
• 1.2.2 國內(nèi)智能輪椅發(fā)展概況12-13
• 1.3 智能輪椅關(guān)鍵技術(shù)13-16
• 1.3.1 多傳感器信息融合技術(shù)13-14
• 1.3.2 控制系統(tǒng)14
• 1.3.3 自動規(guī)劃和調(diào)度14-15
• 1.3.4 人機交互接口15-16
• 1.4 論文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)16-17
• 1.4.1 論文的研究內(nèi)容16
• 1.4.2 論文的結(jié)構(gòu)安排16-17
• 1.5 本章小結(jié)17-19
• 第2章 全向智能輪椅硬件組成與開發(fā)平臺19-27
• 2.1 全向智能輪椅開發(fā)平臺19-24
• 2.1.1 硬件平臺系統(tǒng)構(gòu)成19-21
• 2.1.2 超聲波傳感器21-22
• 2.1.3 麥克納姆輪22-24
• 2.2 軟件開發(fā)平臺介紹24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-27
• 第3章 改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障及參數(shù)優(yōu)化27-43
• 3.1 模糊邏輯的和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-30
• 3.1.1 模糊推理與模糊邏輯控制過程27-28
• 3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型28-30
• 3.2 改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障算法30-34
• 3.2.1 改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器30-31
• 3.2.2 改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)31-34
• 3.3 參數(shù)優(yōu)化34-40
• 3.3.1 誤差曲面35-36
• 3.3.2 對誤差的局部二次逼近36-37
• 3.3.3 共軛梯度法37-40
• 3.4 共軛梯度法優(yōu)化結(jié)果40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 第4章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能輪椅避障算法43-51
• 4.1 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的貝葉斯學(xué)習(xí)43-44
• 4.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能輪椅避障優(yōu)化44-47
• 4.2.1 超參數(shù)的處理44-45
• 4.2.2 貝葉斯模型的選擇45-47
• 4.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法的智能輪椅避障優(yōu)化結(jié)果47-49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 第5章 實驗結(jié)果與分析51-59
• 5.1 人機交互系統(tǒng)51-52
• 5.2 仿真實驗結(jié)果及分析52-54
• 5.2.1 Matlab中的避障仿真結(jié)果52-53
• 5.2.2 避障算法改進前后仿真對比結(jié)果53-54
• 5.3 實機實驗結(jié)果及分析54-56
• 5.3.1 算法改進前后對比實驗54-55
• 5.3.2 復(fù)雜環(huán)境中全向智能輪椅的避障實驗55-56
• 5.4 本章小結(jié)56-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻61-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文65-67
• 致謝67

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本文編號：255806