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基于神经网络的移动机器人路径规划

基于神经网络的移动机器人路径规划

ISSN:1007-130X
2005年第27卷第12期
论文
周宏志[1] 王伊卿[1] 樊长虹[2] ZHOU Hong-zhi[1],WANG Yi-qing[1],FAN Chang-hong[2]
  1. 西安交通大学,陕西,西安,710049
  2. 南京模拟技术研究所,江苏,南京,210000

针对移动机器人未知环境下的安全路径规划,本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。

For the safe path planning of mobile robots in unknown environments, the paper proposes a locally linked Hopfield artificial neural network (ANN) pl anner. For the environments of arbitrary shape, without the learning process, ANN plans a safe path with the consideration of both“too close”and“too   far”. For the effective application on a single processor to plan a path on-line, the simulation based on constrained distance transformation is propo  osed to accelerate the propagation of the numerical potential field of ANN. Simulations demonstrate the method has high real-time ability and adaptabili ty to environments.

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ISSN:1007-130X
2005年第27卷第12期
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