您的位置: 专家智库 > >

国家重点实验室开放基金(0413)

作品数:2 被引量:21H指数:2
相关作者:范莉丽王奇志孙富春更多>>
相关机构:北京交通大学清华大学更多>>
发文基金:国家重点实验室开放基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇移动机器人
  • 2篇路径规划
  • 2篇机器人
  • 1篇障碍回避
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇全覆盖路径规...
  • 1篇机器人路径
  • 1篇机器人路径规...

机构

  • 2篇北京交通大学
  • 1篇清华大学

作者

  • 2篇王奇志
  • 2篇范莉丽
  • 1篇孙富春

传媒

  • 1篇北京交通大学...
  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 2篇2006
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
生物激励神经网络路径规划仿真研究与改进被引量:12
2006年
生物激励神经网络移动机器人路径规划方法是一种新颖的方法,可用于在动态不确定环境下生成实时的避障轨迹.本文的仿真结果表明当该方法被应用于点对点路径规划时,生成路径可能不满足路径长度要尽可能短的约束条件;当该方法被应用于全覆盖路径规划时,生成路径可能不满足覆盖过程应有规律和重复覆盖应尽可能少的约束条件.本文对上述出现的不合理现象进行了理论分析并分别提出了在点对点路径规划中引进目标制导和在全覆盖路径规划中引进规则制导的改进方法.仿真结果表明改进方法是有效的.
范莉丽王奇志孙富春
关键词:移动机器人路径规划全覆盖路径规划
改进的生物激励神经网络的机器人路径规划被引量:12
2006年
介绍了基于生物激励神经网络的移动机器人路径规划。机器人的路径生成过程是由神经网络组成动态变化的神经元活性值状态路线图实现的。通过神经元活性值的传播,机器人被吸引到目标点,而同时障碍物使自己处在活性值最低点,起到推开机器人避碰的目的。仿真研究表明该方法生成的由起始点到目标点的路径是连续的、平滑的、避障的,不会陷入U形障碍物,与障碍物形状和所处位置无关,能对快速变化的环境做出迅速反应。但在当前位置邻近位置中具有最大活性值的位置不惟一的情况下,产生路径可能不理想,即到达目标点的避障路径是较长的,而不是最短或者是接近最短的。文中对该不足进行了分析,并提出了改进方法,使生成路径是最短的或是接近最短。对改进方法进行了仿真,实验结果证明该方法是有效的和可行的。
范莉丽王奇志
关键词:移动机器人路径规划神经网络障碍回避
共1页<1>
聚类工具0