Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Kết hợp mạng Nơ-ron và logic mờ để điều khiển quỹ đạo chuyển động của Robot tự hành trong môi trường không xác định

Trong thập kỷ qua đã chứng kiến những công trình nghiên cứu về ứng dụng mạng nơ-ron và logic mờ để chuyển động quỹ đạo chuyển động của robot tự hành. Việc sử dụng riêng rẽ hai kỹ thuật này có những ưu việt nhất định, tuy nhiên , vẫn chưa khắc phục được sự phức tạp do tính thay đổi ngẫu nhiên của môi trường. Bài báo này đưa ra một phương pháp sử dụng kết hợp cả nơ-ron và logic mờ để nâng cao chất lượng quá trình điều khiển quỹ đạo chuyển động của robot tự hành trong môi trường không xác định. | Kết hợp mạng Nơ-ron và logic mờ để điều khiển quỹ đạo chuyển động của Robot tự hành trong môi trường không xác định Nghiên cứu khoa học công nghệ KẾT HỢP MẠNG NƠ-RON VÀ LOGIC MỜ ĐỂ ĐIỀU KHIỂN QUỸ ĐẠO CHUYỂN ĐỘNG CỦA ROBOT TỰ HÀNH TRONG MÔI TRƯỜNG KHÔNG XÁC ĐỊNH Trịnh Xuân Long 1*, Đặng Đình Tiệp2 Tóm tắt: Trong thập kỷ qua đã chứng kiến những công trình nghiên cứu về ứng dụng mạng nơ-ron và logic mờ để chuyển động quỹ đạo chuyển động của robot tự hành. Việc sử dụng riêng rẽ hai kỹ thuật này có những ưu việt nhất định, tuy nhiên , vẫn chưa khắc phục được sự phức tạp do tính thay đổi ngẫu nhiên của môi trường. Bài báo này đưa ra một phương pháp sử dụng kết hợp cả nơ-ron và logic mờ để nâng cao chất lượng quá trình điều khiển quỹ đạo chuyển động của robot tự hành trong môi trường không xác định. Từ khóa: Robot tự hành, Mạng nơ-ron, Logic mờ, Điều khiển quỹ đạo, Môi trường không xác định. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Đã có nhiều công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về điều khiển chuyển động của robot tự hành dựa trên nền tảng mạng nơ-ron và logic mờ. Martin Seyr, Stefan Jakubek, Gregor Novak giới thiệu ý tưởng bám quỹ đạo cho robot dùng mạng nơ-ron dự báo. Phương pháp này sử dụng một mạng nơ-ron được luyện tập và đưa ra quỹ đạo dự đoán theo tình huống thực tế và từ đó robot sẽ được điều khiển bám theo quỹ đạo. Theo như tác giả tự nhận xét, việc sử dụng ý tưởng này được giới hạn trong môi trường với vị trí các vật cản đã biết trước [1]. Firas sử dụng logíc mờ để xây dựng thuật toán điều khiển cho robot tự hành trên cơ sở các cảm biến. Phương pháp này cho chất lượng điều khiển khá tốt nhưng yêu cầu điều kiện môi trường đơn giản [2]. R. Fierro và F. L. Lewis; Tiemin Hu và Simon X. Yang sử dụng mạng nơ-ron để đánh giá điều kiện môi trường xung quanh vùng công tác của robot và được huấn luyện off-line và thời gian thực. Cách làm này giúp robot đơn giản hoá sự phức tạp của môi trường bằng cách tạo ra các nhóm môi trường với vật .