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移动机器人在复杂环境自主运行就必须具有较高的智能性。模糊神经网络技术结合了模糊逻辑与神经网络的优点,充分发挥模糊控制的推理及神经网络的学习机制以增强机器人系统的智能性。本文采用超声波红外以及电子罗盘传感器采集未知环境的信息,通过模糊神经网络信息融合实现机器人的自主避障。经过仿真实验验证了该方法的有效性。