23、解决机器人沿墙导航问题的关联模型

解决机器人沿墙导航问题的关联模型

1. 引言

随着科技的飞速发展，机器人在我们的生活中日益常见。在不久的将来，它们可能会进入家庭，承担起日常家务。目前，大多数机器人由人类操作，但也有一些具备自主运行能力，如 ASIMO、Murata Boys、RoboCup 联赛的参赛机器人、Surena 2 和 HRP - 4 等。

人类凭借自身的感官可以自由移动而不碰撞到人和障碍物，然而机器人需要传感器来模拟人类的感官，并配备导航系统才能在特定环境中移动。其中，沿墙导航问题已成为机器人领域的经典问题。为了提高机器人沿墙导航的性能，研究人员提出了多种解决方案，使用的计算工具包括：
- 遗传编程
- 模糊逻辑
- 计算机视觉
- 矢量场直方图
- 基于声纳和里程计传感信息的系统
- 混沌理论
- Hopfield 神经网络
- 拓扑映射
- 结合 Lyapunov 函数的硬件系统
- 比例微分（PD）控制器
- 红外传感器
- 距离传感器

本文采用关联方法来解决沿墙导航问题，使用基于形态学的关联记忆作为分类器，数据来源于 UC Irvine 机器学习库。

2. 形态学关联记忆

2.1 关联记忆的基本概念

关联记忆（AM）是一种将输入模式与输出模式相关联的系统。其设计包括学习阶段和回忆阶段：
- 学习阶段 ：通过将输入模式 (x) 与输出模式 (y) 关联来训练记忆。输入和输出模式可以代表各种关联，如指纹与面部、姓名与电话号码、DNA 序列与姓名等。
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