Advertisement

机器人路径规划中的神经网络应用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了在机器人路径规划中运用神经网络技术的方法与效果，通过模拟实验展示了其在动态环境下的适应性和高效性。 智能算法在实际应用中非常普遍，本方法也是如此。神经网络中的CMAC（选择性记忆自适应控制）技术被广泛使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 机器人路径规划中的神经网络应用
    优质
    本研究探讨了在机器人路径规划中运用神经网络技术的方法与效果，通过模拟实验展示了其在动态环境下的适应性和高效性。 智能算法在实际应用中非常普遍，本方法也是如此。神经网络中的CMAC（选择性记忆自适应控制）技术被广泛使用。
     
  • 基于神经网络技术的移动机器人路径规划方法
    优质
    本研究提出了一种利用神经网络技术优化移动机器人路径规划的方法，通过深度学习提高机器人的自主导航能力。 本段落提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法，适用于动态环境下的移动机器人路径规划问题。该方法通过使用神经网络来表示机器人的工作空间，并且每个神经元仅与邻近的几个节点相连形成局部连接结构。目标点位置对应的神经元具有最高的正活性值，这个高活性会随着距离逐渐衰减传播到整个状态空间；而障碍物及其周围区域则被设置为零活性以实现避障功能。这种方法能够使机器人在动态环境中自动规划出一条避开障碍且接近目标的最优路径。 仿真结果表明该方法具备良好的环境适应性和实时性，能够在变化多端的真实场景中有效运行。
     
  • BP路径规划在TSP中的应用_基于神经网络的TSP路径优化
    优质
    本文探讨了将BP神经网络应用于旅行商问题(TSP)以进行路径优化的方法。通过构建和训练神经网络模型，实现对TSP的有效求解及路径优化，提高了算法的效率和准确性。 基于遗传算法的TSP路径规划程序在MATLAB平台上可以正常运行。
     
  • 基于进化神经网络的移动机器人路径规划研究（2010年）
    优质
    本研究于2010年探讨了利用进化神经网络技术优化移动机器人的路径规划问题，旨在提高算法效率及适应复杂环境的能力。 本段落研究了进化机器人路径规划的不可移植性问题：即在某一环境中通过进化的良好行为，在环境发生变化后不再适用，需要重新进行进化与学习。提出了一种基于神经网络的方法来构建移动机器人传感器输入与其执行器输出之间的映射关系，并据此设计了一种新的进化机器人的路径规划算法。 该算法结合了反应式行为和行为学习的复合体系结构：使用距离传感器信息及决策量作为样本库，完成反应性行为；同时采用改进型进化算法优化神经网络中的权重。在进化的过程中，新出现的数据会被不断加入到样本库中，使机器人的高级智能操作逐渐转变为低级本能响应。 文中详细描述了该方法的具体步骤，并通过仿真实验验证了其有效性。
     
  • Frenet路径规划-ROS机器人路径规划
    优质
    本项目采用ROS平台，专注于开发基于Frenet坐标的路径规划算法，旨在为移动机器人提供高效、安全的动态路径解决方案。 path_planning: Frenet下的无人车路径规划的Python程序
     
  • C#中的机器人路径规划
    优质
    本文章探讨了在C#编程语言中实现机器人路径规划的方法和技术。通过算法优化和代码示例，展示了如何为机器人自动寻找最优路径。适合对机器人技术感兴趣的开发者阅读。 在设定的环境中调整大小，并自行定义起点、终点及障碍物位置。随后建立四叉树结构以计算最优路径，并将该路径及其对应的机器人运动状态展示于界面上。
     
  • 机器人路径规划
    优质
    机器人路径规划是指在复杂的环境中为机器人设计最优或满意的运动轨迹，以实现从起点到终点的有效移动。涉及算法包括A*、RRT等，广泛应用于自动化导航系统中。 这段文字提供了很好的参考文献资源，适合用作学术研究的参考资料。
     
  • 机器人多路径规划
    优质
    机器人多路径规划研究旨在开发智能算法，使机器人能够分析环境并计算出最优或次优行进路线，以提高导航效率和适应复杂场景。 本段落分析了多机器人协调对机器人控制体系结构的需求，并设计了一种改进的混合式架构。文中详细介绍了行为管理、行为进程以及行为决策的功能与实现方法。