基于神经网络的移动机器人轨迹预测控制

摘要

针对移动机器人在未知离散障碍物环境下感知、导航控制的问题,设计了一种基于神经网络与模型预测的控制系统。在感知阶段,采用传统视觉算法提取十二维度离散障碍物特征,并将其传入神经网络以控制机器人避障感知;在规划阶段,基于处理后的感知地图设计JPS全局规划器和MPC局部规划器,实现机器人自主导航。对该系统进行Simulink/CarSim联合仿真,并搭建移动机器人在室外环境测试。结果表明,仿真及测试过程中机器人感知信息准确可靠,导航轨迹效果稳定。