5、移动机器人路径跟踪与避障控制方法解析

移动机器人路径跟踪与避障控制方法解析

在机器人技术蓬勃发展的今天，移动机器人的路径跟踪和避障问题一直是研究的热点。本文将深入探讨两种有效的控制方法，分别是自适应评判学习PD控制器用于路径跟踪，以及基于强化学习和ART2神经网络的避障系统。

自适应评判学习PD控制器用于路径跟踪

在移动机器人的路径跟踪控制中，传统的PD控制器虽然在一定程度上能实现控制目标，但面对复杂环境和不确定性时，其性能可能受到限制。为了解决这个问题，提出了自适应评判学习PD控制器。

固定PD部分的选择

固定PD部分的选择对于提高系统的稳定性和鲁棒性至关重要。因为参数调整仅在固定增益附近进行，这使得系统在面对外界干扰和不确定性时，能够更加稳定地运行。

MDPs与自适应评判学习方法

为了在没有模型信息的情况下实现优化目标，将整个系统建模为马尔可夫决策过程（MDP）。MDP是一种用于顺序决策的优雅数学模型，在强化学习中，通常假设MDP的模型信息未知，这在许多复杂应用中更符合实际情况，如移动机器人控制。

为了解决MDP问题，自适应评判方法使用评判网络来评估策略或预测价值函数，使用执行网络通过随机动作探索方法来估计策略梯度。在自适应评判学习中，评判网络的策略评估通常通过时间差分（TD）学习方法实现，如TD(λ)算法。执行网络的随机动作探索可以用高斯概率分布来描述：
[
\Delta K \sim N(\Delta K’, \sigma(e))
]
其中，(\Delta K’)是均值，(\sigma(e))是方差，通过以下公式计算：
[
\sigma(e) = \frac{\s