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作者：赵卫东;张延义;
单位：南京邮电大学通信与信息工程学院;滁州职业技术学院教务处;
摘要：针对轮式移动机器人受到障碍物干扰导致运动轨迹跟踪误差较大问题，提出了神经网络非线性模型预测（NN-NMP）控制方法，并对轮式移动机器人避障效果进行仿真验证。建立了轮式移动机器人运动模型，并且定义了机器人运动方程式。设计非线性模型预测控制方法，引用神经网络算法，通过训练多层神经网络对非线性模型预测控制误差进行逼近，从而使轮式移动机器人控制系统具有更好的避障能力。设置3种不同环境，利用Matlab软件对轮式移动机器人避障结果进行仿真，对比和分析轮式移动机器人采用2种控制方法的输出结果。结果显示：在无障碍物环境中，采用传统比例-积分-微分（PID）控制方法和NN-NMP控制方法，轮式移动机器人均能较好地按照期望轨迹进行移动。在有障碍物环境中，采用传统PID控制方法，轮式移动机器人虽然能够躲避障碍物，但是跟踪误差较大。采用NN-NMP控制方法，轮式移动机器人不仅能够躲避障碍物，而且跟踪误差相对较小。采用NN-NMP控制方法，能够降低轮式移动机器人跟踪误差，具有较好的避障能力。
关键词：轮式移动机器人;;避障;;神经网络非线性模型预测控制;;误差;;仿真
基金资助：安徽省高校自然科学研究重大资助项目（2022AH040332）;; 安徽省高校自然科学研究重点资助项目（KJ2021A1408）;; 安徽省高校优秀青年骨干教师国内访学研修资助项目（gxgnfx2022155）
