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【24h】

LEARNING BASIC HUMAN GUIDING STYLES FOR MOBILE ROBOT

机译:学习移动机器人的基本人类指导风格

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摘要

The real-time control of mobile robots in uncertain, dynamic environments is one of the major fields of the current research. The main objective of this paper is to find a suitable method to model different styles of guiding. Motivated by the chosen algorithm's (potential based guiding) limitations an extended method is presented. A common type neuro-fuzzy algorithm is developed which can approximate the proposed model. The extended model improves the modeling properties and eliminates some disadvantages of the PBG model.
机译:移动机器人在不确定,动态环境中的实时控制是当前研究的主要领域之一。本文的主要目的是找到一种适当的方法来模拟不同风格的指导。由所选算法的激励(基于潜在的指导)限制呈现扩展方法。开发了一种常见的神经模糊算法,其可以近似提出的模型。扩展模型提高了建模特性,并消除了PBG模型的一些缺点。

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