计算理论有哪些 在实现自主导航之前，移动机器人都有哪些避障方法？(3)

而实际生活中，绝大多数的情况下，机器人所处的环境都是动态的、可变的、未知的，为了解决上述问题，人们引入了计算机和人工智能等领域的一些算法。同时得益于处理器计算能力的提高及传感器技术的发展，在移动机器人的平台上进行一些复杂算法的运算也变得轻松，由此产生了一系列智能避障方法，比较热门的有：遗传算法、神经网络算法、模糊算法等，下面分别加以介绍。

1、基于遗传算法的机器人避障算法

遗传算法（genetic algorithm ，简称GA ）是计算数学中用于解决zui佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法是借鉴了进化生物学中的遗传、突变、自然选择以及等现象而发展起来的。 遗传算法采用从自然进化中抽象出来的几个算子对参数编码的字符串进行遗传操作 ，包括复制或选择算子（Reproduction or Select）、交叉算子（Crossover）、变异算子（Mutation）。计算理论有哪些

四肢伸侧或躯干部皮肤乾燥、粗糙，伴有菱形或多角形鳞屑，外观如鱼鳞状或蛇皮状，因遗传方式不同，可分为常染色体显性遗传寻常性鱼鳞病、性联遗传寻常性鱼鳞病、先天性鱼鳞病样红皮病及板层状鱼鳞病。例如在温度高的地方，你需要选用耐高温的材料，振动大的地方需要安全可靠的固定方式，工作频率高，必然就涉及一个耐磨的问题，需要选择硬度高的材料，以及全部或者局部热处理，有些表面处理也可以提升表面的耐磨特性，加工产生的变形需要经验来判断，各种材质带来的影响都不一样，需要选择合适的材料。

2、基于神经网络算法的机器人避障方法

神经网络（neural network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。人工神经网络通常通过一个基于数学统计学类型的学习方法优化，是一种非线性统计性数据建模工具，可以对输入和输出间复杂的关系进行建模。

传统的神经网络路径规划方法往往是建立一个关于机器人从初始位置到目标位置行走路径的神经网络模型，模型输入是传感器信息和机器人前一位置或者前一位置的运动方向，通过对模型训练输出机器人下一位置或者下一位置的运动方向。

可以建立基于动态神经网络的机器人避障算法， 动态神经网络可以根据机器人环境状态的复杂程度自动地调整其结构，实时地实现机器人的状态与其避障动作之间的映射关系，能有效地减轻机器人的运算压力。 还有研究通过使用神经网络避障的同时与混合智能系统（HIS）相连接，可以使移动机器人的认知决策避障能力和人相近。

3、基于模糊控制的机器人避障算法

模糊控制（fuzzy control）是一类应用模糊集合理论的控制方法，它没有像经典控制理论那样把实际情况加以简化从而建立起数学模型，而是通过人的经验和决策进行相应的模糊逻辑推理，并且用具有模糊性的语言来描述整个时变的控制过程。

对于移动机器人避障用经典控制理论建立起的数学模型将会非常粗糙，而模糊控制则把经典控制中被简化的部分也综合起来加以考虑。

对于移动机器人避障的模糊控制而言，其关键问题就是要建立合适的模糊控制器，模糊控制器主要完成障碍物距离值的模糊化、避障模糊关系的运算、模糊决策以及避障决策结果的非模糊化处理(精确化)等重要过程，以此来智能地控制移动机器人的避障行为。利用模糊控制理论还可将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略。通常使用模糊规则查询表，用语言知识模型来设计和修正控制算法。

明确本节课的任务，学生才能有效的学习，比如，学生在学习《红外传感机器人》时，我让学生先看两个场地，一个是前避障场地，一个是“顺墙”行走场地，告诉学生这节课要完成的第一个任务是智能机器人在水平方向进入第一个场地内部，由垂直方向出来，第二个任务是智能机器人可以分别顺着自己左侧的墙或右侧的墙行走，学生在明确任务后，就可以对机器人的行走路径做出分析，然后设计算法，编写程序，并进行机器人仿真。15a430030 磁性纳米材料的制备及应用 15a510029 透明介质下目标成像的反影消除方法研究及软件开发 15a510030 智能天线中稳健的自适应波束形成算法研究 15a520020 云环境下图像安全信息隐藏方法研究 15a520078 面向smp架构的多核实时轻量级支撑系统研究 15a520079 网络学习空间中用户参与的激励问题研究 15a520080 物联网感知中快速语义图像分割方法研究 15a520081 基于云存储的高校信息系统建设研究 15a520082 基于手机信令数据的群体性事件人群行为动力学研究 15a610001。

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