基于Boltzmann 机神经网络认知机制的机器人趋光控制

针对移动机器人未知环境下的趋光控制问题, 模拟人或动物“感知-行动”认知机制, 对具有趋光特性的移动机器人进行设计, 提出一种基于Boltzmann 机神经网络的趋光控制方法. 该方法首先应用知识集对机器人趋光控制器的Boltzmann 机神经网络进行趋光训练; 然后应用Boltzmann 机神经网络的运行机制实现趋光控制. 仿真实验表明, 该方法能够提高机器人学习的控制精度.