【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的智能机器人
本专利技术涉及一种基于神经网络的智能机器人，属于机器人
技术介绍
随着智能制造时代的到来，运载机器人越来越广泛的地被应用在实验室、工厂、医疗智能环境、物流、行星探索、残疾人的辅助等中，执行运输各种零件、试验原料、医疗物品等任务，代替工人进行体力劳动，大幅提升自动化水平。其中，运载机器人的路径规划水平决定了机器人在实际任务的运行效率。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的是提供一种基于神经网络的智能机器人，其运算量小。为实现所述专利技术目的，本专利技术提供一种基于神经网络的智能机器人，其包括车体及控制系统，所述车体至少包括伺服机构和连接于伺服机构的两个驱动轮，所述控制系统用于给伺服机构提供分别驱动两个驱动轮速度控制信号，其特征在于，所述控制系统包括误差估计模块和神经网络模块，误差估计模块根据机器人的位置和方向生成误差估计信号，所述神经网络模块根据误差估计信号及其微分信号生成控制机器人左轮和右轮的速度控制信号，神经网络模块至少包括函数层和判断层，当函数层的输出高或者等于动态临界值时输出，低于动态临界值时不输出。优选地，所述神经网络...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的智能机器人，其包括车体及控制系统，所述车体至少包括伺服机构和连接于伺服机构的两个驱动轮，所述控制系统用于给伺服机构提供分别驱动两个驱动轮速度控制信号，其特征在于，所述控制系统包括误差估计模块和神经网络模块，误差估计模块根据机器人的位置和方向生成误差估计信号，所述神经网络模块根据误差估计信号及其微分信号生成控制机器人左轮和右轮的速度控制信号，神经网络模块至少包括函数层和判断层，当函数层的输出高或者等于动态临界值时输出，低于动态临界值时不输出。
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的智能机器人，其包括车体及控制系统，所述车体至少包括伺服机构和连接于伺服机构的两个驱动轮，所述控制系统用于给伺服机构提供分别驱动两个驱动轮速度控制信号，其特征在于，所述控制系统包括误差估计模块和神经网络模块，误差估计模块根据机器人的位置和方向生成误差估计信号，所述神经网络模块根据误差估计信号及其微分信号生成控制机器人左轮和右轮的速度控制信号，神经网络模块至少包括函数层和判断层，当函数层的输出高或者等于动态临界值时输出，低于动态临界值时不输出。2.根据权利要求1所述基于神经网络的智能机器人，其特征在于，所述神经网络模块还包括输入层、规则层及输出层，其中，输入层将误差估计模块输出的误差信号e1、误差信号e2及它们的导数e1′和e′2传送给函数层；函数层的输出为：式中：分别为高斯函数的中心点和带宽；xi(n)＝{e1(n)e2(n)e′1(n)e′2(n)}；为上一次函数层输出，i＝1,…,ni；j＝1,…,nj，ni为函数层输入信号的数目，nj为对于函数层每个输入信号变换的数目；为...
【专利技术属性】
技术研发人员：李月芹，
申请(专利权)人：大国重器自动化设备山东股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37
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