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模糊人工势场是智能机器人路径规划领域的重要研究方向,结合了传统人工势场法与模糊控制理论的优势。该技术主要解决传统人工势场法在复杂环境中容易陷入局部极小值和目标不可达等问题。
在机器人导航应用中,模糊逻辑控制器能够动态调整引力势场和斥力势场的作用强度。当机器人接近障碍物时,模糊规则可以智能调节斥力场参数,避免产生剧烈震荡;而当接近目标时,又能适当增强引力场作用。
相关外文文献通常会探讨模糊隶属度函数的设计、模糊规则的优化以及与其他智能算法的融合。近年来,部分研究还将深度学习方法引入模糊人工势场系统,通过数据驱动的方式自动学习最优控制策略。