基于神经网络的移动机器人路径规划

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摘要：针对移动机器人的未知环境下安全路径规划，论文采用了一种局部连接Hopfield神经网络(ANN)规划器。对任意形状环境，ANN中兼顾处理了“过近”和“过远”来形成安全路径，而无需学习过程。为在单处理器上进行有效的在线路径规划，提出用基于距离变换的串行模拟，加速了数值势场的传播。仿真表明该方法具有较高的实时性和环境适应性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91690X/200408/9306262.html

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关键词：神经网络 神经网 机器人 hopfield cqvip 移动机器人 安全路径规划 神经网络 约束距离变换