tailieunhanh - Robotics and Autonomous Systems

Abstract The work presented in this paper deals with the problem of the navigation of a mobile robot either in unknown indoor environment or in a partially known one. A navigation method in an unknown environment based on the combination of elementary behaviors has been developed. Most of these behaviors are achieved by means of fuzzy inference systems. The proposed navigator combines two types of obstacle avoidance behaviors, one for the convex obstacles and one for the concave ones. The use of zero-order Takagi–Sugeno fuzzy inference systems to generate the elementary behaviors such as “reaching the middle of the collision-free. | ELSEVIER Robotics and Autonomous Systems 38 2002 1-18 Robotics and Autonomous Systems locate robot Sensor-based navigation of a mobile robot in an indoor environment H. Maaref C. Barret CEMIF Complex Systems Group University ofEvry CE 1455 Courcouronnes 40 rue du Pelvoux 91020 Evry Cedex France Received 14 December 1998 received in revised form 23 May 2001 Communicated by . Henderson Abstract The work presented in this paper deals with the problem of the navigation of a mobile robot either in unknown indoor environment or in a partially known one. A navigation method in an unknown environment based on the combination of elementary behaviors has been developed. Most of these behaviors are achieved by means of fuzzy inference systems. The proposed navigator combines two types of obstacle avoidance behaviors one for the convex obstacles and one for the concave ones. The use of zero-order Takagi-Sugeno fuzzy inference systems to generate the elementary behaviors such as reaching the middle of the collision-free space and wall-following is quite simple and natural. However one can always fear that the rules deduced from a simple human expertise are more or less sub-optimal. This is why we have tried to obtain these rules automatically. A technique based on a back-propagation-like algorithm is used which permits the on-line optimization of the parameters of a fuzzy inference system through the minimization of a cost function. This last point is particularly important in order to extract a set of rules from the experimental data without having recourse to any empirical approach. In the case of a partially known environment a hybrid method is used in order to exploit the advantages of global and local navigation strategies. The coordination of these strategies is based on a fuzzy inference system by an on-line comparison between the real scene and a memorized one. The planning of the itinerary is done by visibility graph and A algorithm. Fuzzy .

• Tự động hoá
• Tự động hóa
• Năng lượng
• Cơ khí chế tạo máy
• Điện – điện tử
• Kiến trúc xây dựng
• Bài giảng Tự động hóa
• Tự động hóa quá trình sản xuất
• Tự động hóa quá trình lắp ráp
• Định vị chi tiết
• Lắp ráp tự động
• Xác định chế độ lắp ráp tự động
• Ứng dụng Robot trong lắp ráp tự động
• tự động hóa trong xây dựng
• giáo trình tự động hóa trong xây dựng
• bài giảng tự động hóa trong xây dựng
• tài liệu tự động hóa trong xây dựng
• lý thuyết tự động hóa trong xây dựng
• hệ thống tự động hóa trong xây dựng
• Giáo trình Tự động hóa
• Tự động hóa trong hệ thống điện
• Tài liệu tự động hóa
• Tìm hiểu tự động hóa hệ thống điện
• Khái niệm tự động hóa
• Lịch sử tự động hóa
• đề cương tự động hóa
• phương pháp tự động hóa
• Hệ thống tự động hóa
• Tự động hóa trong quá trình sản xuất
• Thiết bị tự động hóa
• Hệ thống điều khiển tự động
• Tự động hóa quá trình cắt phôi
• Tự động hóa quá trình kiểm tra
• Tự động điều khiển máy móc
• Tự động hóa quá trình công nghệ
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Hệ thống rửa xe tự động
• Đồ án tự động hóa
• Hệ thống tự động
• Kiểm tra tự động
• Thiết bị phân loại tự động
• Hệ thống sản xuất tự động hóa
• lập trình tự động hóa
• tài liệu lập trình tự động hóa
• hướng dẫn lập trình tự động hóa
• phương pháp lập trình tự động hóa
• kinh nghiệm lập trình tự động hóa