W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania sterownika rozmytego w sterowaniu behawioralnym autonomicznego robota mobilnego. Wejściem sterownika są odczyty z sensorów odległości robota a wyjściem jego prędkości: postępowa i obrotowa. Baza reguł sterownika rozmytego może być definiowana przez eksperta lub uczona w symulatorze przy wykorzystaniu systemu klasyfikującego z algorytmem genetycznym. Szczególną uwagę zwrócono na problem uzyskiwania drogą symulacji komputerowej reguł sprawdzających się w sterowniku rzeczywistego robota. Zaprezentowano wyniki badań symulacyjnych i eksperymentalnych.
EN
In this article a learning approach to the synthesis of a fuzzy logic controller for behaviour-based mobile robots is presented. The controller is evolved in a computer simulation, exploiting realistic models of the interactions between robot sensors and the environment. A genetic classifier system is used to learn fuzzy rules. The rules are then used by controllers implemented on real, full-size mobile robots. Results of experiments provide evidence that the proposed method produces rules performing reasonably well on physical robots.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.