改进的生物激励神经网络的机器人路径规划

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。