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摘要
磁导航技术已被广泛应用于室内机器人的自主导航控制中，但是随着工业现场导航路径的交叉多变、磁场耦合的日趋复杂，路径识别的错误率也越来越高.为此，本文针对十字交叉、 X型以及环岛等路径元素构成的复杂导航路径，设计了以英飞凌单片机TC264为核心的导航控制系统.该系统利用磁感应传感器采集的导航路径信息，构建了基于多层感知机(MLP)神经网络的路径识别轻量化模型.并在TensorFlow和keras平台下对模型进行了训练.在部署模型时，将磁感应传感器的输出信号定义为模型的输入信号，将单片机控制舵机的PWM值定义为模型的输出信号.实验数据表明，MLP控制系统识别X型路径的准确率达95%,模型运行一轮的时间为505μs.与传统PID控制算法相比，本文磁导航机器人方向控制系统在路径识别能力和实时性方面都有明显的改善.但是在对MLP神经网路进行训练时，需要不断调整网络参数，才能提高系统的综合控制效果.
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