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提出了一種基于最小二乘支持向量機（LS-SVM）的移動機器人運動控制和避障方法。該方案利用勢場函數(shù)對移動機器人進行控制，其中勢場函數(shù)是基于李亞普諾夫函數(shù)候選的。李亞普諾夫函數(shù)候選包括平面，平面構造是為了避免局部極小。采用LS-SVM方法，利用不確定性測量數(shù)據(jù)估計控制器參數(shù)。其結果是，可以平滑地控制移動機器人的運動。通過數(shù)值模擬結果驗證了所提出方案的有效性。
近年來，人們希望開發(fā)出能夠在現(xiàn)實世界中執(zhí)行任務的移動機器人。人工勢場法能將路徑規(guī)劃、軌跡和控制統(tǒng)一為一個問題，因此在移動機器人的運動規(guī)劃和控制器設計中得到廣泛應用。同時，避障問題也得到了許多研究者的關注。勢場的基本概念是用人工勢場填充機器人的工作空間，它包括排斥人工勢和機器人被目標吸引的有吸引力的人工勢。不與障礙物碰撞的位置。
由于障礙物的存在，局部極小問題成為勢場法的一個嚴重問題。移動機器人可能被困在一個局部極小值中，無法到達目標。例如，考慮避障問題，在已知測量信息的情況下，提出了幾種不同的人工勢場方法，如前所述，該方法還具有局部極小、機器人在障礙物之間無通道、目標不可達等問題。附近有障礙物。然而，在實際應用中，測量數(shù)據(jù)總是伴隨著不確定的噪聲，因此，測量信息是不確定的。對現(xiàn)有方法進行了限制。近年來，針對勢場函數(shù)是基于李亞普諾夫函數(shù)候選的情況，研究了基于支持向量機（SYM）的噪聲抑制方法。研究了基于LS-SYM的虛擬力信息降噪方法。這種工作的基本動機來自于需要足夠強壯以處理不確定性，其中勢場是由李亞普諾夫候選者構造的，也就是說，本文考慮修改其中的方法。
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