[发明专利]移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法

权利要求书

1.一种移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，其特征在于：它包括目标点趋近控制器、沿墙行走控制器、避障行为控制器，沿墙行走控制器和避障行为控制器中采用了脉冲神经网络，在神经网络中同时融入时空信息，导航控制方法包括以下步骤：

步骤A:初始化各控制器，及相关阈值参数： 为判断周边障碍物考虑与否的阈值，为机器人中心距目标点的距离，为机器人是否到达目标点阈值，当机器人中心距目标点的距离机器人到达目标点阈值，即，认为机器人到达目标点，为移动机器人运动方向是否偏离给定方向阈值；

步骤B:计算为移动机器人当前运动方向和机器人中心点(x_r; y_r)与目标点(x_t; y_t)连线之间的夹角，   为移动机器人中心点（x,y）与与目标点(x_t; y_t)连线与笛卡儿坐标系中横坐标轴正向之间的夹角，  为移动机器人位姿角；

的计算如下（1）（2）式所示：

步骤C:采集距离传感器测量信息；

步骤D:判断机器人当前位置是否到达目标点，即是否？如果机器人当前位置到达目标点，即，转入步骤L，机器人停止运动，否则进入步骤E；

步骤E: 如果机器人当前位置未到达目标点，即，进入权值设置控制器，设定各控制器权值，权值从大到小的顺序决定着判断各控制器是否激活的顺序；

步骤F: 若机器人当前位置未到达目标点，即当，并且移动机器人前半周距离传感器的测量值中的最小值时，目标点趋近控制器值最大，判断是否满足目标点趋近控制器条件，满足则先进入目标点趋近控制器，即转入步骤K;

否则转入步骤G；

步骤G: 当移动机器人正前半周距离传感器的测量值中的最小值<机器人与目标点之间的距离，即时，根据各控制器权值大小的顺序判断各控制器激活的条件是否满足;

先判断是否满足沿墙行走控制器激活条件，满足则进入I；不满足，判断是否满足避障行为控制器激活条件，满足则转入步骤J，仍旧不满足避障行为控制器激活条件，则转入步骤H；

步骤H: 判断是否满足目标点趋近控制器激活条件，满足则转入步骤K；

步骤I: 根据沿墙行走控制器控制策略控制机器人逆时针或顺时针沿墙行走时间，行走时间后，重复步骤B；

步骤J: 根据避障行为控制器控制策略控制机器人进行避障行走时间，行走时间后，重复步骤B；

步骤K: 进入目标点趋近控制器，按目标点趋近进行机器人控制； 

步骤L:机器人到达目标点，机器人停止运动。

2.根据权利要求1所述的移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，其特征在于：所述权值设定算法为：当机器人与目标点之间的距离移动机器人距离正前半周最近的障碍物的距离，即,设定目标点趋近控制器的权值＞沿墙行走控制器的权值＞避障限位控制器的权值；否则，当机器人与目标点之间的距离＞移动机器人距离最近的障碍物的距离，即时，沿墙行走控制器的权值＞避障控制器的权值＞目标点趋近控制器的权值。

3.根据权利要求2所述的移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，其特征在于：所述沿墙行走控制器中的脉冲神经网络工作过程为：

(1) 计算输入层脉冲神经元的脉冲频率编码；

(2) 计算隐含层神经元的膜潜能及其输出脉冲数，及脉冲点火时间；

(3) 计算电机神经元的膜潜能（电位）、输出脉冲数，及脉冲输出时间；

(4) 利用电机神经元的输出脉冲数，控制机器人驱动电机旋转角速度。

4.根据权利要求3所述的移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，其特征在于：所述避障行为控制器中的脉冲神经网络工作过程为：

(1) 采集距离传感器测量信息；

(2) 设置脉冲神经网络的网络连接权值；

(3) 编码超声传感器组 2测量信息的最小值进行脉冲编码输入至脉冲接近神经元，接近神经元与转向神经元脉冲时序同时性检测，同时计算从第k ( k =1,2 )个隐含神经元输入到第i个电机神经元的激活潜能；

(4) 将超声传感器测量信息进行脉冲频率编码输入至脉冲传感器神经元计算从第 j 个 ( j =1,2,3) 传感器神经元输入到第 i 个电机神经元的激活潜能；

(5) 计算两个电机神经元的总的膜潜能；

(6) 利用脉冲神经网络中的无监督的Hebb学习规则调节SNN的网络连接权值；

(7) 根据电机神经元的输出脉冲频率确定机器人驱动轮的角速度。