轮式移动机器人神经网络控制的开题报告.docx

轮式移动机器人神经网络控制的开题报告

一、研究背景及意义

随着自动化技术的发展和机器人技术的成熟，移动机器人已经广泛应用于制造业、仓储物流、医疗卫生等领域。移动机器人平台的控制系统可以分为物理平台控制和智能控制两个方面。神经网络作为一种高度非线性的控制方法，具有自我学习、自适应和强鲁棒性等特点，成为移动机器人控制中的重要方法之一。因此，研究基于神经网络的移动机器人控制方法将有助于提高机器人控制的效率、稳定性和自适应性。

本文将以轮式移动机器人为研究对象，探索基于神经网络的控制方法，通过对移动机器人运动、传感器数据、场景采集等多方面的探索，提高机器人的感知和探测能力，并将其应用于相关领域。

二、研究内容

1.轮式移动机器人的系统分析与设计

通过分析轮式移动机器人的的运动机制、构造和传感器系统等，设计出适合神经网络控制的移动机器人平台，包括机械结构和电气控制系统。

2.移动机器人的运动学建模及仿真

采用动态模型建模方法和仿真工具，对移动机器人的运动学模型进行建模和仿真，为神经网络控制提供数据支持。

3.基于神经网络的移动机器人控制

研究不同神经网络模型在移动机器人控制中的应用，比较不同神经网络结构的性能和适用性，并通过实验验证其控制效果和稳定性。

4.移动机器人系统的实际应用

将神经网络控制技术应用于移动机器人的实际场景中，比如制造业中的自动化生产线、仓储物流中的自动化仓储等领域，验证其应用效果和实用价值。

三、研究方法

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。具体而言，将研究和分析轮式移动机器人的系统结构、运动学模型以及神经网络模型，通过仿真模拟和实验验证，探索基于神经网络的移动机器人控制方法。其中，理论研究主要包括文献综述、系统分析、理论推导和模型建立等工作；实验研究主要采用仿真和实际实验两种方法。

四、时间安排

本研究预计为期一年，按照以下时间安排进行：

第一阶段（1-3个月）：资料收集、技术分析、研究设计

第二阶段（4-6个月）:移动机器人运动学建模及仿真研究

第三阶段（7-9个月）：基于神经网络的移动机器人控制研究

第四阶段（10-12个月）：移动机器人实际场景应用研究、分析与总结

五、预期成果

1.在轮式移动机器人控制领域，设计一套基于神经网络的移动机器人控制系统，实现移动机器人的感知、探测、定位和避障等功能。

2.针对不同神经网络结构和模型的应用效果进行对比分析，提出适用于不同场景的神经网络结构。

3.在实际应用场景中，验证基于神经网络控制的移动机器人在增强运动控制、自适应性、稳定性和指令响应等技术上的优势。

4.在移动机器人控制领域做出一定的探索和研究，为相关领域的研究提供参考和借鉴。