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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>LSSVM教程之LSSVM機器學習的介紹和應用指南的詳細資料概述

LSSVM教程之LSSVM機器學習的介紹和應用指南的詳細資料概述

2018-11-27 | rar | 2.10 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  提出了一種基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)的移動機器人運動控制和避障方法。該方案利用勢場函數對移動機器人進行控制,其中勢場函數是基于李亞普諾夫函數候選的。李亞普諾夫函數候選包括平面,平面構造是為了避免局部極小。采用LS-SVM方法,利用不確定性測量數據估計控制器參數。其結果是,可以平滑地控制移動機器人的運動。通過數值模擬結果驗證了所提出方案的有效性。

  近年來,人們希望開發出能夠在現實世界中執行任務的移動機器人。人工勢場法能將路徑規劃、軌跡和控制統一為一個問題,因此在移動機器人的運動規劃和控制器設計中得到廣泛應用。同時,避障問題也得到了許多研究者的關注。勢場的基本概念是用人工勢場填充機器人的工作空間,它包括排斥人工勢和機器人被目標吸引的有吸引力的人工勢。不與障礙物碰撞的位置。

  由于障礙物的存在,局部極小問題成為勢場法的一個嚴重問題。移動機器人可能被困在一個局部極小值中,無法到達目標。例如,考慮避障問題,在已知測量信息的情況下,提出了幾種不同的人工勢場方法,如前所述,該方法還具有局部極小、機器人在障礙物之間無通道、目標不可達等問題。附近有障礙物。然而,在實際應用中,測量數據總是伴隨著不確定的噪聲,因此,測量信息是不確定的。對現有方法進行了限制。近年來,針對勢場函數是基于李亞普諾夫函數候選的情況,研究了基于支持向量機(SYM)的噪聲抑制方法。研究了基于LS-SYM的虛擬力信息降噪方法。這種工作的基本動機來自于需要足夠強壯以處理不確定性,其中勢場是由李亞普諾夫候選者構造的,也就是說,本文考慮修改其中的方法。

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