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作者：周阿连;于子茵;刘刚;
单位：烟台职业学院;哈尔滨工业大学(威海);山东工商学院;
摘要：为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性，提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法（pigeon-inspired optimization,PIO）进行改进，通过增加局部搜索机制，以提升算法全局收敛精度。设计改进的RBF神经网络，采用改进核FCM聚类算法（improved KFCM,IKFCM）初始化RBF神经网络中心，利用改进的PIO(improved PIO,IPIO)优化RBF神经网络参数配置。最后，利用IPIO和IKFCM优化后的RBF神经网络对PID参数进行自适应调整。与其它车速控制方法相比，所提方法车速控制精度提高了约1.2%，能够精准实现对机器人车速的控制。
关键词：机器人;;鸽群优化算法;;RBF神经网络;;PID控制;;精度
基金资助：山东省高等学校科技计划项目（J17KB186）
