基于神经网络的移动机器人路径规划方法

被引：28

作者：

宋勇 ^{[1
]}

李贻斌 ^{[1
]}

栗春 ^{[2
]}

李彩虹 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东大学控制科学与工程学院机器人研究中心

[2] 山东大学威海分校现代教育技术部

来源：

系统工程与电子技术 | 2008年 / 02期

关键词：

移动机器人; 路径规划; 递归神经网络; 状态空间;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

1111 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。

引用

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