基于神经网络的全方位移动机器人运动稳定性研究

来源：机器人杂志2019年第4期北京时间：

作者：叶长龙, 张思阳, 于苏洋, 姜春英

摘要：全方位移动机器人具有平面运动的3个自由度，运动灵活性高，被广泛应用到狭窄拥挤环境中．针对实验室开发的MY2轮在运动过程中的振动现象及轨迹误差问题，采用BP（反向传播）神经网络方法来解决．根据机器人的结构及运动特点，建立BP神经网络模型并分析及优化了BP神经网络参数．以BP神经网络模型为基础进行轨迹仿真实验，分析初值、不同速度及不同轨迹对模型的影响．结果表明基于合适的BP神经网络方法可以将轨迹误差控制在3 mm内，偏向转角误差小于3°，能够减缓机器人振动，提高轨迹精度．通过输入不同运动轨迹验证BP神经网络模型的普遍适用性，最后通过实验验证了仿真结果的正确性．

关键词：全方位移动机器人, 运动稳定性, BP 神经网络, 轨迹精度