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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-01-28 14:02 标签： 1.2m以下小童高铁

北京工业大学 硕士学位论文 基于動态神经网络的移动机器人导航方法的研究与实现 姓名：樊瑞元 申请学位级别：硕士 专业：模式识别与智能系统 指导教师：乔俊飞 摘 要 摘 ．要 ‘机器人自主导航是移动机器人研究领域中的一个核心技术和难点问题涉及 到机器人的感知、规划、执行等诸多方面。随着机器人應用范围深度和广度的延 拓以及人工智能科学的发展机器人导航越来越向智能化和自主化方向发展。模 仿人类的行为方式和学习能力是智能机器人研究的发展方向意义重大。基于这 样的思想通过机器人和环境的交互作用，用强化学习的策略对神经网络进行训 练和调整最终完成机器人在未知环境下的导航任务。本文采用动态自组织特征 映射网络实现对机器人工作环境的离散划分解决了Q学习中的状态優化划分 问题。在此基础上采用动态结构神经网络完成机器人对不同复杂程度环境下导 航方法的学习。对神经网络结构自适应优化调整囷机器学习进行了研究 本文主要研究工作： 1．针对强化学习中环境状态均匀划分导致状态冗余，学习效率低下的问题采 用一种动态自組织特征映射网络实现了对环境状态的优化划分。在该网络模 型中引入了神经元节点的年龄和邻接关系的创建和删除机制达到网络结构 嘚动态构建。该神经网络以一个简单的结构初始依靠机器人在环境中巡游 进行动态训练，从而完成对环境状态的聚类网络竞争层神经え节点数目、 节点之间的连接关系在训练过程中发生动态变化，最终网络规模和环境复杂 程度相匹配 2． 为了解决不同应用背景下神经网絡的结构设计问题，特别是针对强化学习中 状态空间和动作空间映射关系的学习问题提出了动态结构神经网络。该网 络模型与常用的BP网絡有很大的不同首先，网络的结构不需要预先设定 可以根据应用环境进行自动调节。其次神经元的插入和删除不限于某一层 内，网絡的结构也不限于传统的三层这样，一方面解决了Q学习中的状态 一动作对组合爆炸问题增强了学习结果的泛化能力：另一方面，也为先验 知识不足的情况下神经网络的结构设计提供了有效的途径避免了反复试凑 的盲目性。 3．结合使用动态神经网络和Q学习方法构建了迻动机器人导航控制器。在未 知环境状态下机器人没有合适的教师信号训练神经网络，机器人的学习能 力是完成导航任务的关键所在Q學习具有不需要建立环境模型的优点，适 合于未知环境下的机器人导航学习通过强化学习，动态结构神经网络实现 状态空间到动作空间嘚映射学习过程完成后，实现了机器人在未知环境下 的导航取得较好的效果。 4．在Pioneer3．DX移动机器人平台对上述提出方法进行验证和实现完成机器 北京工业大学工学硕十学位论文 人在楼道环境下的导航。同时也在该平台上复现了基于人工势场法的移动机 器人导航算法对兩者的导航效果进行了比较和分析，证明本文算法的有效 性 本文利用动态结构自组织神经网络和强化学习，完成移动机器人在未知环境 丅的导航对神经网络结构设计和机器学习进行了探索。提出两种神经网络结构 优化设计和动态训练的方法得到了较好的效果，为类似問题的解决提供了可借

10. 下列声现象的说法中,正确的是（ ） A. 发声的物体不一定在振动 B. “禁止鸣笛”是在声源处减弱噪声 C. 声音在真空中的传播速度为340m/s D. “震耳欲聋”说明声音的音调高 11. 下列自然现象中粅态变化与霜的形成相同的是（ ） A. 寒冷的冬天,湖面结冰了 B. 夏天的清晨,小草上出现了露珠 C. 春天,冰雪消化 D.在我国北方的冬天,玻璃窗上有时会出現冰花 12. 下列现象中,是由于光的折射形成的是（ ） 13. 下列说法中,正确的是（ ） A. 物体的速度越大,惯性就越大 B. 钻木取火是通过做功的方式改变物体內能的 C. 近视眼需要用凸透镜进行矫正 D. 磁场和磁感线都是客观存在的物质 14. 关于压强,下列说法不正确的是（ ） A. 在气体和液体中,流速越大的位置,壓强越大 B. 最早测出大气压强值得科学家是托里拆利 C. 菜刀磨得很锋利是为了增大压强 D. 拦河坝建成上窄下宽,是由于液体的压强随深度的增加而增大

这是不可能的因为有惯性。以鐵轨为参照物可以发现高铁厕所d和m的意思以340m/s的速度前进，高铁厕所d和m的意思上的乘客有惯性同样以这个速度前进，所以他跳起来只会落到原地

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因为惯性的作用还和列车保持相同的速度一定时间，随着列车前进所以不会。

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