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摘要
为了降低机器人实际运动位置与目标位置跟踪误差,设计了径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络控制器。利用人工鱼群算法迭代搜索最优值原理对RBF神经网络控制器进行优化,将优化后的控制器用于两轮机器人控制系统中,并给出了两轮机器人误差控制方程式。同时采用MATLAB软件对两轮机器人的控制系统进行仿真,对比分析优化前和优化后输出误差变化范围。结果表明:优化后两轮机器人在向目标位置移动时产生的误差变化幅度范围较小。利用人工鱼群算法优化RBF神经网络控制器,能够提高控制器的反应速度,降低两轮机器人跟踪目标产生的误差。
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