控制与决策

作者：王东署,赵红燕

单位：郑州大学 电气与信息工程学院,郑州 450001,,郑州大学 电气与信息工程学院,郑州 450001,

关键词：预期不确定性;非预期不确定性;碰撞危险度;调节发育网络;注意力网络

基金：国家自然科学基金项目(62173309)；河南省自然科学基金项目(202300410483).

在环境认知的动态避障过程中,除了预期不确定性事件,移动机器人还可能会遇到非预期不确定性事件.如何高效、灵活地应对非预期不确定性事件是移动机器人动态避障中面临的一个重要挑战.目前关于这方面的研究相对较少,且基于这些研究的移动机器人普遍缺乏自主学习能力,难以快速、灵活地应对突变的外部环境. 鉴于此,首先,设计一个新的碰撞危险度指标,该指标不仅考虑障碍物的距离,同时也考虑障碍物速度对移动机器人运动的影响.模拟人脑中乙酰胆碱和去甲肾上腺素在应对环境不确定性时的反应机理,通过碰撞危险度指标引导移动机器人的注意力网络在关注预期刺激的背侧注意力网络和关注新刺激的腹侧注意网络之间切换,使得机器人灵活应对环境中的不确定性事件;然后,设计新的神经元学习率,以增强调节发育网络隐含层神经元的学习能力,提高机器人应对突变环境的快速响应能力;接着,修改突触权值更新规则,以提高移动机器人行为决策的准确性;最后,通过在两种不同场景下的仿真实验以及物理环境中的实验,验证所提出的应对环境中非预期不确定性事件的移动机器人调节发育学习方法的可行性.

来源：2023年第11期

《控制与决策》期刊编辑部

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