基于行为融合的移动机器人自主避障算法

摘要

当移动机器人面临环境未知或不确定时,各个行为融合的权重随环境的变化而变化,从而导致权重无法在线调整而不能顺利到达目标点.为此,提出一种权重可在线调整的自主避障行为融合算法.用Mamdani型模糊控制器设计移动机器人自主避障过程中的基本行为;同时,提出一种基于两级BP神经网络信息融合的权重调整方法来实现各个基本行为的融合.该算法能够根据环境的变化实现各个基本行为权重的在线调整,增强自主避障控制的实时性和鲁棒性.仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性.