基于实际误差函数和隶属函数机器人避障算法

介绍一种机器人在不确定环境下,通过探障传感器,在探测过程中采用一种模糊神经网络来躲避障碍物的方法。该模糊控制采用有明确意义的模糊隶属函数,由采用有明确物理意义误差评价函数的神经网络来实现,以避免模糊控制的死点从而完成避障路径规划。计算机仿真实验的结果验证了该方法的有效性和实用性。