基于Boltzmann机神经网络认知机制的机器人趋光控制  被引量:3

Robot phototaxis control based on Boltzmann machine neural network cognitive mechanism

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作  者:阮晓钢[1] 庞涛[1,2] 于建均[1] 

机构地区:[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124 [2]沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳110136

出  处:《控制与决策》2014年第12期2189-2194,共6页Control and Decision

基  金:国家973计划项目(2012CB720000);国家自然科学基金项目(61075110;61375086);北京市自然科学基金/北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ201210005001);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20101103110007)

摘  要:针对移动机器人未知环境下的趋光控制问题,模拟人或动物"感知-行动"认知机制,对具有趋光特性的移动机器人进行设计,提出一种基于Boltzmann机神经网络的趋光控制方法.该方法首先应用知识集对机器人趋光控制器的Boltzmann机神经网络进行趋光训练;然后应用Boltzmann机神经网络的运行机制实现趋光控制.仿真实验表明,该方法能够提高机器人学习的控制精度.For mobile robot phototaxis control problems, the human or animal“perception-action”cognitive mechanism is simulated. The structure of mobile robot is designed and the method of phototaxis control is proposed based on the Boltzmann machine neural network. The Boltzmann machine neural network is trained by the knowledge set. The phototaxis control method is implemented by using the Boltzmann machine neural network operation mechanism. Simulation results show that the proposed method can improve the control accuracy and the success rate of robot learning.

关 键 词:移动机器人 趋光技能 认知机制 BOLTZMANN机 

分 类 号:TP242.6[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

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